論文の概要: Exogenous Isomorphism for Counterfactual Identifiability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02212v1
- Date: Sun, 04 May 2025 18:24:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.487504
- Title: Exogenous Isomorphism for Counterfactual Identifiability
- Title（参考訳）: 外因性アイソモルフィズムによる非現実的識別性の評価
- Authors: Yikang Chen, Dehui Du,
- Abstract要約: 我々は同型を導入し、$sim_mathrmEI$-identifiabilityを提案し、$sim_mathcalL_3$-identifiabilityに必要なモデルの識別可能性の強さを反映する。
我々の結果は既存の理論を統一し、一般化し、実用的な応用の理論的保証を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.209921757303168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper investigates $\sim_{\mathcal{L}_3}$-identifiability, a form of complete counterfactual identifiability within the Pearl Causal Hierarchy (PCH) framework, ensuring that all Structural Causal Models (SCMs) satisfying the given assumptions provide consistent answers to all causal questions. To simplify this problem, we introduce exogenous isomorphism and propose $\sim_{\mathrm{EI}}$-identifiability, reflecting the strength of model identifiability required for $\sim_{\mathcal{L}_3}$-identifiability. We explore sufficient assumptions for achieving $\sim_{\mathrm{EI}}$-identifiability in two special classes of SCMs: Bijective SCMs (BSCMs), based on counterfactual transport, and Triangular Monotonic SCMs (TM-SCMs), which extend $\sim_{\mathcal{L}_2}$-identifiability. Our results unify and generalize existing theories, providing theoretical guarantees for practical applications. Finally, we leverage neural TM-SCMs to address the consistency problem in counterfactual reasoning, with experiments validating both the effectiveness of our method and the correctness of the theory.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Pearl Causal Hierarchy (PCH) フレームワークにおける完全な反ファクト的識別可能性の形式である $\sim_{\mathcal{L}_3}$-identifiability について検討し,与えられた仮定を満たすすべての構造因果モデル (SCM) がすべての因果問題に対して一貫した回答を提供することを保証する。
この問題を単純化するために、外因性同型を導入し、$\sim_{\mathrm{EI}}$-identifiabilityを提案し、$\sim_{\mathcal{L}_3}$-identifiabilityに必要なモデルの識別可能性の強さを反映する。
SCMの2つの特殊クラスで$\sim_{\mathrm{EI}}$-identifiabilityを達成するための十分な仮定を探索する: 対物輸送に基づく客観的SCM (Bijective SCMs) と、$\sim_{\mathcal{L}_2}$-identifiabilityを拡張する三角形モノトニックSCM (TM-SCMs) である。
我々の結果は既存の理論を統一し、一般化し、実用的な応用の理論的保証を提供する。
最後に,提案手法の有効性と理論の正当性を検証した実験により,反実的推論における整合性問題に対処するために,ニューラルTM-SCMを利用する。
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