論文の概要: Bounding Causal Effects and Counterfactuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13607v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 08:13:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.842108
• Title: Bounding Causal Effects and Counterfactuals
• Title（参考訳）: 因果効果と対策
• Authors: Tobias Maringgele,
• Abstract要約: この論文は、複数の因果シナリオにまたがる有界アルゴリズムを体系的に比較することで、課題に対処する。 我々は、共通の評価フレームワーク内で最先端のメソッドを実装し、拡張し、統一する。 我々の実証研究は、離散データ生成プロセスと連続データ生成プロセスの両方を含む何千ものランダム化シミュレーションにまたがる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal inference often hinges on strong assumptions - such as no unmeasured confounding or perfect compliance - that are rarely satisfied in practice. Partial identification offers a principled alternative: instead of relying on unverifiable assumptions to estimate causal effects precisely, it derives bounds that reflect the uncertainty inherent in the data. Despite its theoretical appeal, partial identification remains underutilized in applied work, in part due to the fragmented nature of existing methods and the lack of practical guidance. This thesis addresses these challenges by systematically comparing a diverse set of bounding algorithms across multiple causal scenarios. We implement, extend, and unify state-of-the-art methods - including symbolic, optimization-based, and information-theoretic approaches - within a common evaluation framework. In particular, we propose an extension of a recently introduced entropy-bounded method, making it applicable to counterfactual queries such as the Probability of Necessity and Sufficiency (PNS). Our empirical study spans thousands of randomized simulations involving both discrete and continuous data-generating processes. We assess each method in terms of bound tightness, computational efficiency, and robustness to assumption violations. To support practitioners, we distill our findings into a practical decision tree for algorithm selection and train a machine learning model to predict the best-performing method based on observable data characteristics. All implementations are released as part of an open-source Python package, CausalBoundingEngine, which enables users to apply and compare bounding methods through a unified interface.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は、しばしば強い仮定(例えば、計測されていない不確実性や完全なコンプライアンスなど)に結びつき、実際に満たされることはめったにない。 因果効果を正確に推定するために検証不可能な仮定に頼る代わりに、データに固有の不確かさを反映した境界を導出する。 理論上の魅力にもかかわらず、部分的同定は、既存の手法の断片的な性質と実践的なガイダンスの欠如のために、応用された作業では未使用のままである。 この論文は、複数の因果シナリオにまたがる多様な境界アルゴリズムの集合を体系的に比較することによって、これらの課題に対処する。 私たちは、共通の評価フレームワークの中で、象徴的、最適化的、情報理論的なアプローチを含む最先端のメソッドを実装し、拡張し、統一します。 特に,最近導入されたエントロピーバウンド法の拡張を提案し,PNS(Probability of Necessity and Sufficiency)のような対実的なクエリに適用する。 我々の実証研究は、離散データ生成プロセスと連続データ生成プロセスの両方を含む何千ものランダム化シミュレーションにまたがる。 仮定違反に対する厳密性, 計算効率, 頑健性の観点から各手法を評価する。 実践者を支援するため,本研究の成果を,アルゴリズム選択のための実践的決定木に抽出し,観測可能なデータ特性に基づいて最適性能の予測を行うための機械学習モデルを訓練する。 すべての実装は、オープンソースのPythonパッケージであるCausalBoundingEngineの一部としてリリースされている。

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