論文の概要: Probabilities of Causation and Root Cause Analysis with Quasi-Markovian Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02535v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 17:39:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:04.12781
• Title: Probabilities of Causation and Root Cause Analysis with Quasi-Markovian Models
• Title（参考訳）: 擬マルコフモデルを用いた因果解析と根本原因解析の確率
• Authors: Eduardo Rocha Laurentino, Fabio Gagliardi Cozman, Denis Deratani Maua, Daniel Angelo Esteves Lawand, Davi Goncalves Bezerra Coelho, Lucas Martins Marques,
• Abstract要約: 本稿では,アルゴリズムの単純化と,これらの確率に対する厳密な境界計算の計算複雑性を著しく低減する手法を提案する。 また、これらの因果指標を体系的に活用して因果経路全体をランク付けするルート因果解析の新しい方法論的枠組みも導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Probabilities of causation provide principled ways to assess causal relationships but face computational challenges due to partial identifiability and latent confounding. This paper introduces both algorithmic simplifications, significantly reducing the computational complexity of calculating tighter bounds for these probabilities, and a novel methodological framework for Root Cause Analysis that systematically employs these causal metrics to rank entire causal paths.
• Abstract（参考訳）: 因果関係の確率は、因果関係を評価するための原則的な方法を提供するが、部分的同一性や潜在的共起による計算上の課題に直面している。 本稿では,アルゴリズムの単純化と,これらの確率に対する厳密な境界計算の計算複雑性の大幅な低減と,これらの因果指標を体系的に活用して因果経路全体をランク付けするルート因果解析のための方法論的枠組みを提案する。

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