論文の概要: Incorporating structural uncertainty in causal decision making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23495v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 12:29:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.734164
• Title: Incorporating structural uncertainty in causal decision making
• Title（参考訳）: 因果決定における構造的不確実性の導入
• Authors: Maurits Kaptein,
• Abstract要約: 構造的不確実性が適度に高い場合, 競合する因果構造よりも平均的なモデルの方が有益である。 正則性条件下で提案した方法論解の最適性を証明した。 我々のフレームワークは、一般的に見過ごされる不確実性の明確な源に対処することで、既存の堅牢な因果推論アプローチを補完する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.006218778776515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Practitioners making decisions based on causal effects typically ignore structural uncertainty. We analyze when this uncertainty is consequential enough to warrant methodological solutions (Bayesian model averaging over competing causal structures). Focusing on bivariate relationships ($X \rightarrow Y$ vs. $X \leftarrow Y$), we establish that model averaging is beneficial when: (1) structural uncertainty is moderate to high, (2) causal effects differ substantially between structures, and (3) loss functions are sufficiently sensitive to the size of the causal effect. We prove optimality results of our suggested methodological solution under regularity conditions and demonstrate through simulations that modern causal discovery methods can provide, within limits, the necessary quantification. Our framework complements existing robust causal inference approaches by addressing a distinct source of uncertainty typically overlooked in practice.
• Abstract（参考訳）: 因果効果に基づく意思決定を行う実践者は、典型的には構造的不確実性を無視します。 この不確実性が方法論的解(ベイジアンモデルが競合する因果構造を平均化する)を保証するのに十分であるかどうかを解析する。 両変数関係(X \rightarrow Y$ vs. $X \leftarrow Y$)に着目して,(1)構造的不確実性は中等度から高い,(2)因果効果は構造間で大きく異なり,(3)損失関数は因果効果のサイズに十分敏感である,というモデル平均化が有益であることを示す。 正規化条件下で提案した方法論解の最適性を証明し,現代の因果探索法が限界内において必要な定量化を行うことのできるシミュレーションを通じて実証する。 我々のフレームワークは、一般的に見過ごされる不確実性の明確な源に対処することで、既存の堅牢な因果推論アプローチを補完する。

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