論文の概要: Causal Effect Identification in Heterogeneous Environments from Higher-Order Moments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11756v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 13:11:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.799681
• Title: Causal Effect Identification in Heterogeneous Environments from Higher-Order Moments
• Title（参考訳）: 高次モーメントからの異種環境における因果関係の同定
• Authors: Yaroslav Kivva, Sina Akbari, Saber Salehkaleybar, Negar Kiyavash,
• Abstract要約: 本研究では, 治療変数の因果効果が, 潜伏した共同創設者の存在下での結果に与える影響について検討した。 本研究では,データ生成機構のパラメータが環境によって異なる限り,因果効果を推定するためのモーメントに基づくアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.51302080975025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the estimation of the causal effect of a treatment variable on an outcome in the presence of a latent confounder. We first show that the causal effect is identifiable under certain conditions when data is available from multiple environments, provided that the target causal effect remains invariant across these environments. Secondly, we propose a moment-based algorithm for estimating the causal effect as long as only a single parameter of the data-generating mechanism varies across environments -- whether it be the exogenous noise distribution or the causal relationship between two variables. Conversely, we prove that identifiability is lost if both exogenous noise distributions of both the latent and treatment variables vary across environments. Finally, we propose a procedure to identify which parameter of the data-generating mechanism has varied across the environments and evaluate the performance of our proposed methods through experiments on synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 治療変数の因果効果が, 潜伏した共同創設者の存在下での結果に与える影響について検討した。 まず,複数の環境からデータが得られる状況下では,因果効果が特定可能であることを示す。 次に,データ生成機構の単一パラメータが環境によって異なる限り,因果効果を推定するモーメントに基づくアルゴリズムを提案する。 逆に、潜在変数と治療変数の両方の外因性雑音分布が環境によって異なる場合、識別性は失われることを示す。 最後に,データ生成機構のパラメータが環境によって変動しているかを同定し,合成データを用いた実験により提案手法の性能評価を行う手法を提案する。

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