論文の概要: On the Granularity of Causal Effect Identifiability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16703v1
• Date: Sun, 19 Oct 2025 04:13:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.101135
• Title: On the Granularity of Causal Effect Identifiability
• Title（参考訳）: 因果効果の粒度について
• Authors: Yizuo Chen, Adnan Darwiche,
• Abstract要約: 状態に基づく因果効果の識別可能性について考察する。 変数ベースの因果効果がなければ,状態ベースの因果効果が識別可能である可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.227026799075215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The classical notion of causal effect identifiability is defined in terms of treatment and outcome variables. In this note, we consider the identifiability of state-based causal effects: how an intervention on a particular state of treatment variables affects a particular state of outcome variables. We demonstrate that state-based causal effects may be identifiable even when variable-based causal effects may not. Moreover, we show that this separation occurs only when additional knowledge -- such as context-specific independencies and conditional functional dependencies -- is available. We further examine knowledge that constrains the states of variables, and show that such knowledge does not improve identifiability on its own but can improve both variable-based and state-based identifiability when combined with other knowledge such as context-specific independencies. Our findings highlight situations where causal effects of interest may be estimable from observational data and this identifiability may be missed by existing variable-based frameworks.
• Abstract（参考訳）: 因果効果の識別可能性という古典的な概念は、治療と結果変数の観点で定義される。 本稿では,治療変数の特定の状態に対する介入が,結果変数の特定の状態にどのように影響するかについて,状態に基づく因果関係の識別可能性について考察する。 変数ベースの因果効果がなければ,状態ベースの因果効果が識別可能であることを示す。 さらに、この分離は、コンテキスト固有の依存性や条件付き関数依存など、追加の知識が利用できる場合にのみ発生することを示す。 さらに,変数の状態を制約する知識について検討し,そのような知識は自己の識別性を向上しないが,文脈固有の不一致などの他の知識と組み合わせることで,変数ベースおよび状態ベース識別性の両方を改善することができることを示す。 本研究は,観測データから興味の因果効果が推定可能であり,既存の変数ベースのフレームワークではその識別可能性が欠落している状況に注目した。

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