論文の概要: Notes on Forré's Notion of Conditional Independence and Causal Calculus for Continuous Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24333v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 14:13:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.324627
• Title: Notes on Forré's Notion of Conditional Independence and Causal Calculus for Continuous Variables
• Title（参考訳）: 連続変数の条件独立と因果計算に関するフォーレの注釈
• Authors: Leihao Chen,
• Abstract要約: 元の論文では、遷移条件の不一致を接続する強大なマルコフ特性を定めている。 これらのノートは、このフレームワークの背景にあるモチベーションと文学との関係をさらに説明することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Forré (arXiv:2104.11547, 2021) introduced transitional conditional independence, a notion of conditional independence that provides a unified framework for both random and non-stochastic variables. The original paper establishes a strong global Markov property connecting transitional conditional independencies with suitable graphical separation criteria for directed mixed graphs with input nodes (iDMGs), together with a version of causal calculus for iDMGs in a general measure-theoretic setting. These notes aim to further illustrate the motivations behind this framework and its connections to the literature, highlight certain subtlies in the general measure-theoretic causal calculus, and extend the "one-line" formulation of the ID algorithm of Richardson et al. (Ann. Statist. 51(1):334--361, 2023) to the general measure-theoretic setting.
• Abstract（参考訳）: 最近、Forré (arXiv:2104.11547, 2021) は、ランダム変数と非確率変数の両方に統一された枠組みを提供する条件独立の概念である遷移条件独立を導入した。 本論文は, 遷移条件の不依存性と, 入力ノード (iDMG) を用いた有向混合グラフ (iDMG) に対する適切なグラフィカルな分離基準を結合する強大なマルコフ特性と, 一般的な測度理論的条件下でのiDMGに対する因果計算のバージョンを確立するものである。 これらのノートは、このフレームワークの背後にあるモチベーションと文学との関係をさらに説明し、一般的な測度理論の因果計算におけるある種の部分点を強調し、Richardson et al (Ann) の ID アルゴリズムの「一直線」の定式化を拡張することを目的としている。 統計学者。 51(1):334--361, 2023)。

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