論文の概要: Bounds and Identification of Joint Probabilities of Potential Outcomes and Observed Variables under Monotonicity Assumptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18762v1
• Date: Sat, 21 Feb 2026 09:00:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.297606
• Title: Bounds and Identification of Joint Probabilities of Potential Outcomes and Observed Variables under Monotonicity Assumptions
• Title（参考訳）: 単調性推定下におけるポテンシャル出力と観測変数の結合確率の境界と同定
• Authors: Naoya Hashimoto, Yuta Kawakami, Jin Tian,
• Abstract要約: 本稿では,個別の処理と個別の順序付き結果の設定における確率の有界化と同定について述べる。 単調性仮定の新しいファミリーを提案し,線形プログラミング問題として有界問題を定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.768929997865897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating joint probabilities of potential outcomes and observed variables, and their linear combinations, is a fundamental challenge in causal inference. This paper addresses the bounding and identification of these probabilities in settings with discrete treatment and discrete ordinal outcome. We propose new families of monotonicity assumptions and formulate the bounding problem as a linear programming problem. We further introduce a new monotonicity assumption specifically to achieve identification. Finally, we present numerical experiments to validate our methods and demonstrate their application using real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 潜在的な結果と観察された変数とそれらの線形結合の合同確率を評価することは因果推論における根本的な課題である。 本稿では,これらの確率の有界化と識別について,個別の処理と個別の順序付き結果を用いた設定で論じる。 単調性仮定の新しいファミリーを提案し,線形プログラミング問題として有界問題を定式化する。 さらに,特定を実現するために,新たな単調性仮定を導入する。 最後に,本手法の有効性を検証する数値実験を行い,実世界のデータセットを用いてその応用を実証する。

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