論文の概要: An introduction to Causal Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16486v2
• Date: Thu, 26 Jun 2025 06:46:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 13:31:57.717664
• Title: An introduction to Causal Modelling
• Title（参考訳）: 因果モデリング入門
• Authors: Gauranga Kumar Baishya,
• Abstract要約: このチュートリアルは、潜在的な結果とグラフィカルな手法を統合することで、現代的な因果モデリングの簡潔な紹介を提供する。 明確な表記法、直観的な説明、応用研究者の実践例に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This tutorial provides a concise introduction to modern causal modeling by integrating potential outcomes and graphical methods. We motivate causal questions such as counterfactual reasoning under interventions and define binary treatments and potential outcomes. We discuss causal effect measures-including average treatment effects on the treated and on the untreated-and choices of effect scales for binary outcomes. We derive identification in randomized experiments under exchangeability and consistency, and extend to stratification and blocking designs. We present inverse probability weighting with propensity score estimation and robust inference via sandwich estimators. Finally, we introduce causal graphs, d-separation, the backdoor criterion, single-world intervention graphs, and structural equation models, showing how graphical and potential-outcome approaches complement each other. Emphasis is placed on clear notation, intuitive explanations, and practical examples for applied researchers.
• Abstract（参考訳）: このチュートリアルは、潜在的な結果とグラフィカルな手法を統合することで、現代的な因果モデリングの簡潔な紹介を提供する。 我々は、介入による対実的推論などの因果的疑問を動機付け、二元的治療と潜在的な結果を定義する。 本稿では, 治療効果と非治療効果尺度の選択に対する平均治療効果を含む因果効果尺度について検討する。 我々は、交換性と整合性の下でランダム化実験において同定し、成層化およびブロッキング設計にまで拡張する。 サンドイッチ推定器を用いた逆確率重み付けと頑健な推定を行う。 最後に、因果グラフ、d-セパレーション、バックドア基準、シングルワールド介入グラフ、構造方程式モデルを導入し、グラフィカルおよび潜在的アウトカムアプローチがどのように補完するかを示す。 明確な表記法、直観的な説明、応用研究者の実践例に重点を置いている。

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