Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identifying Conditional Causal Effects in MPDAGs

論文の概要: Identifying Conditional Causal Effects in MPDAGs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15842v1
Date: Mon, 21 Jul 2025 17:52:28 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.519996
Title: Identifying Conditional Causal Effects in MPDAGs
Title（参考訳）: MPDAGにおける条件因果効果の同定
Authors: Sara LaPlante, Emilija Perković,
Abstract要約: グラフが最大配向部分巡回グラフ(MPDAG)まで既知の場合の条件因果効果の同定を検討する。 MPDAGは、背景知識によって制限され、因果モデルのすべての変数が観察されるグラフの同値類を表す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We consider identifying a conditional causal effect when a graph is known up to a maximally oriented partially directed acyclic graph (MPDAG). An MPDAG represents an equivalence class of graphs that is restricted by background knowledge and where all variables in the causal model are observed. We provide three results that address identification in this setting: an identification formula when the conditioning set is unaffected by treatment, a generalization of the well-known do calculus to the MPDAG setting, and an algorithm that is complete for identifying these conditional effects.
Abstract（参考訳）: グラフが最大配向部分巡回グラフ (MPDAG) まで既知の場合の条件因果効果の同定を検討する。 MPDAGは、背景知識によって制限され、因果モデルのすべての変数が観察されるグラフの同値類を表す。本稿では, 条件セットが処理によって影響を受けない場合の識別式, 有名なDo計算をMPDAG設定に一般化すること, そして, これらの条件効果を同定するためのアルゴリズムについて述べる。

関連論文リスト

Identifying Macro Causal Effects in C-DMGs [0.9208007322096533]
因果グラフを用いた因果効果の同定は因果推論における根本的な課題である。本稿では、部分的に指定された因果グラフにおける因果効果の同定、特にクラスタ指向混合グラフ(C-DMG)に焦点を当てる。 C-DMGは、変数をクラスタにグループ化することで、因果関係の高レベルな表現を提供する。完全に特定された因果グラフとは異なり、C-DMGはそれらの解析と解釈を複雑にするサイクルを含むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-02T09:48:27Z)
Towards identifiability of micro total effects in summary causal graphs with latent confounding: extension of the front-door criterion [1.0878040851638]
研究者はしばしば、これらの効果が観測データから特定できるかどうかを因果グラフに頼っている。本稿では, 動的システムにおいて, 特定かつよく知られた部分的グラフを用いて, 全効果を同定する課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-09T14:43:06Z)
Causal Effect Identification in LiNGAM Models with Latent Confounders [20.751445296400316]
線形非ガウス非環モデル (LiNGAM) における因果効果の一般同定可能性について検討した。観察された変数間の直接因果効果や全因果効果の完全なグラフィカルな特徴付けを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-04T07:30:27Z)
Towards Self-Interpretable Graph-Level Anomaly Detection [73.1152604947837]
グラフレベルの異常検出(GLAD)は、コレクションの大多数と比べて顕著な相違を示すグラフを識別することを目的としている。本稿では,異常なグラフを検出し,同時に情報的説明を生成する自己解釈グラフaNomaly dETectionモデル(SIGNET)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-25T10:10:07Z)
Generative and Contrastive Paradigms Are Complementary for Graph Self-Supervised Learning [56.45977379288308]
Masked Autoencoder (MAE)は、マスク付きグラフエッジやノード機能の再構築を学ぶ。 Contrastive Learning (CL)は、同じグラフの拡張ビュー間の類似性を最大化する。我々は,MAE と CL を統一するグラフコントラッシブマスク付きオートエンコーダ (GCMAE) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T05:06:06Z)
GLAD: Content-aware Dynamic Graphs For Log Anomaly Detection [49.9884374409624]
GLADは、システムログの異常を検出するように設計されたグラフベースのログ異常検出フレームワークである。システムログの異常を検出するために設計されたグラフベースのログ異常検出フレームワークであるGLADを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-12T04:21:30Z)
Effect Identification in Cluster Causal Diagrams [51.42809552422494]
クラスタ因果図(略してC-DAG)と呼ばれる新しいタイプのグラフィカルモデルを導入する。 C-DAGは、限定された事前知識に基づいて変数間の関係を部分的に定義することができる。我々はC-DAGに対する因果推論のための基礎と機械を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-22T21:27:31Z)
Typing assumptions improve identification in causal discovery [123.06886784834471]
観測データからの因果発見は、正確な解を常に特定できない難しい課題である。そこで本研究では,変数の性質に基づいた因果関係を制約する仮説を新たに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-22T14:23:08Z)
Inverse Graph Identification: Can We Identify Node Labels Given Graph Labels? [89.13567439679709]
グラフ識別(GI)は、グラフ学習において長い間研究されており、特定の応用において不可欠である。本稿では,逆グラフ識別(Inverse Graph Identification, IGI)と呼ばれる新しい問題を定義する。本稿では,グラフアテンションネットワーク(GAT)を用いたノードレベルのメッセージパッシング処理を,GIのプロトコルの下でシンプルかつ効果的に行う方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-12T12:06:17Z)
Semiparametric Inference For Causal Effects In Graphical Models With Hidden Variables [13.299431908881425]
隠れ変数有向非巡回グラフに関連する因果モデルにおける因果効果の同定理論をよく研究した。対応するアルゴリズムは、出力する関数を推定する複雑さのために、過小評価される。単一処理と単一結果を含む集団レベルの因果効果の同定と推定のギャップを橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-27T22:29:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。