Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal identification with $Y

論文の概要: Causal identification with $Y_0$

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03167v1
Date: Tue, 05 Aug 2025 07:13:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.834246
Title: Causal identification with $Y_0$
Title（参考訳）: $Y_0$による因果識別
Authors: Charles Tapley Hoyt, Craig Bakker, Richard J. Callahan, Joseph Cottam, August George, Benjamin M. Gyori, Haley M. Hummel, Nathaniel Merrill, Sara Mohammad Taheri, Pruthvi Prakash Navada, Marc-Antoine Parent, Adam Rupe, Olga Vitek, Jeremy Zucker,
Abstract要約: $Y_$は、データに対する介入、反ファクト、トランスポートビリティクエリを適用する因果識別アルゴリズムを実装している。 $Y_$は、因果クエリと評価を表現するためのドメイン固有の言語を提供する。 $Y_$ は pip install y0 でインストールできる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5245733269245276
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present the $Y_0$ Python package, which implements causal identification algorithms that apply interventional, counterfactual, and transportability queries to data from (randomized) controlled trials, observational studies, or mixtures thereof. $Y_0$ focuses on the qualitative investigation of causation, helping researchers determine whether a causal relationship can be estimated from available data before attempting to estimate how strong that relationship is. Furthermore, $Y_0$ provides guidance on how to transform the causal query into a symbolic estimand that can be non-parametrically estimated from the available data. $Y_0$ provides a domain-specific language for representing causal queries and estimands as symbolic probabilistic expressions, tools for representing causal graphical models with unobserved confounders, such as acyclic directed mixed graphs (ADMGs), and implementations of numerous identification algorithms from the recent causal inference literature. The $Y_0$ source code can be found under the MIT License at https://github.com/y0-causal-inference/y0 and it can be installed with pip install y0.
Abstract（参考訳）: 提案するY_0$ Pythonパッケージは,介入,反ファクト,トランスポートビリティのクエリを(ランダム化)制御された試験,観察研究,あるいはそれらの混合物のデータに適用する因果同定アルゴリズムを実装している。 Y_0$は因果関係の質的な調査に焦点を合わせ、研究者がその関係がどれだけ強いかを推定する前に、利用可能なデータから因果関係を推定できるかどうかを判断する手助けをする。さらに$Y_0$は、因果クエリを、利用可能なデータから非パラメトリックに推定できるシンボリックな推定値に変換する方法についてのガイダンスを提供する。 Y_0$は、因果クエリと推定値を象徴的な確率的表現として表現するためのドメイン固有言語、非巡回有向混合グラフ(ADMG)のような未観測の共著者による因果グラフィカルモデルを表現するためのツール、そして最近の因果推論文献からの多数の識別アルゴリズムの実装を提供する。 Y_0$のソースコードはMITライセンスでhttps://github.com/y0-causal-inference/y0にある。

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