論文の概要: Orientability of Causal Relations in Time Series using Summary Causal Graphs and Faithful Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21742v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 16:08:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:11.111396
• Title: Orientability of Causal Relations in Time Series using Summary Causal Graphs and Faithful Distributions
• Title（参考訳）: 概要因果グラフと忠実分布を用いた時系列の因果関係の配向性
• Authors: Timothée Loranchet, Charles K. Assaad,
• Abstract要約: 時間変数間のマイクロレベルエッジの配向性を保証する条件を提案する。 時系列データから因果推論を改善するために専門知識を取り入れることの価値を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.500249707065663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding causal relations between temporal variables is a central challenge in time series analysis, particularly when the full causal structure is unknown. Even when the full causal structure cannot be fully specified, experts often succeed in providing a high-level abstraction of the causal graph, known as a summary causal graph, which captures the main causal relations between different time series while abstracting away micro-level details. In this work, we present conditions that guarantee the orientability of micro-level edges between temporal variables given the background knowledge encoded in a summary causal graph and assuming having access to a faithful and causally sufficient distribution with respect to the true unknown graph. Our results provide theoretical guarantees for edge orientation at the micro-level, even in the presence of cycles or bidirected edges at the macro-level. These findings offer practical guidance for leveraging SCGs to inform causal discovery in complex temporal systems and highlight the value of incorporating expert knowledge to improve causal inference from observational time series data.
• Abstract（参考訳）: 時間変数間の因果関係を理解することは時系列解析における中心的な課題であり、特に完全な因果構造が不明な場合である。 完全な因果構造が完全に特定できない場合でも、専門家はしばしば、細かな詳細を抽象化しながら異なる時系列間の因果関係をキャプチャする要約因果グラフとして知られる、因果グラフの高レベルな抽象化を提供することに成功している。 本研究では,背景知識を要約因果グラフに符号化した時間変数間のマイクロレベルのエッジのオリエント性を保証するとともに,真の未知グラフに対して忠実かつ因果的に十分な分布にアクセスできると仮定する条件を提案する。 この結果は,マクロレベルでのサイクルや二方向エッジの存在下においても,マイクロレベルでのエッジの配向を理論的に保証する。 これらの知見は、複雑な時間系における因果的発見を知らせるためにSCGを活用するための実践的なガイダンスを提供し、観察時系列データから因果的推論を改善するために専門知識を取り入れることの価値を強調している。

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