論文の概要: Canonical Representations of Markovian Structural Causal Models: A Framework for Counterfactual Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16370v1
- Date: Tue, 22 Jul 2025 09:13:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.039096
- Title: Canonical Representations of Markovian Structural Causal Models: A Framework for Counterfactual Reasoning
- Title（参考訳）: マルコフ構造因果モデルの正準表現:反実的推論のための枠組み
- Authors: Lucas de Lara,
- Abstract要約: 反事実的推論は、「アリスがアスピリンを飲んだら、何故回復したのか」といった反事実的疑問に答えることを目的としている。
構造因果モデルの正準表現(canonical representations of structure causal model)とも呼ばれる反ファクトモデルを導入する。
構造因果モデルと比較して、観察的制約や介入的制約を変更することなく、多くの反事実的概念を特定できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Counterfactual reasoning aims at answering contrary-to-fact questions like ''Would have Alice recovered had she taken aspirin?'' and corresponds to the most fine-grained layer of causation. Critically, while many counterfactual statements cannot be falsified -- even by randomized experiments -- they underpin fundamental concepts like individual-wise fairness. Therefore, providing models to formalize and implement counterfactual beliefs remains a fundamental scientific problem. In the Markovian setting of Pearl's causal framework, we propose an alternative approach to structural causal models to represent counterfactuals compatible with a given causal graphical model. More precisely, we introduce counterfactual models, also called canonical representations of structural causal models. They enable analysts to choose a counterfactual conception via random-process probability distributions with preassigned marginals and characterize the counterfactual equivalence class of structural causal models. Then, we present a normalization procedure to describe and implement various counterfactual conceptions. Compared to structural causal models, it allows to specify many counterfactual conceptions without altering the observational and interventional constraints. Moreover, the content of the model corresponding to the counterfactual layer does not need to be estimated; only to make a choice. Finally, we illustrate the specific role of counterfactuals in causality and the benefits of our approach on theoretical and numerical examples.
- Abstract（参考訳）: 反事実的推論は、「アリスがアスピリンを服用すれば何故回復したのか」といった反事実的疑問に答えることを目的としており、最もきめ細かい因果関係の層に対応している。
批判的に言えば、多くの反事実的言明は(ランダムな実験でも)偽造できないが、それらは個々人の公平さのような基本的な概念を支えている。
したがって、反事実的信念を形式化し、実装するためのモデルを提供することは、依然として根本的な科学的問題である。
パールの因果的枠組みのマルコフ的設定では、ある因果的グラフィカルモデルと互換性のある反事実を表現するために、構造因果的モデルに代替的なアプローチを提案する。
より正確には、構造因果モデルの正準表現(canonical representations)とも呼ばれる反ファクトモデルを導入する。
これにより、アナリストは、事前割り当てされた辺縁を持つランダムプロセス確率分布を介して、反ファクト的概念を選択でき、構造因果モデルの反ファクト的同値類を特徴づけることができる。
そこで,本研究では,様々な偽造概念を記述・実装するための正規化手法を提案する。
構造因果モデルと比較して、観察的制約や介入的制約を変更することなく、多くの反事実的概念を特定できる。
さらに、カウンターファクト・レイヤに対応するモデルの内容を推定する必要はなく、選択するだけである。
最後に、因果関係における反事実の役割と、理論的および数値的な例に対する我々のアプローチの利点について説明する。
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