論文の概要: Causal Effect Identifiability in Causal Abstractions: A Strict Hierarchy of Criteria
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.13520v1
- Date: Fri, 09 Oct 2026 12:41:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-13 04:06:29.582197
- Title: Causal Effect Identifiability in Causal Abstractions: A Strict Hierarchy of Criteria
- Title（参考訳）: 因果的抽象化における因果的効果の識別性:厳格な基準階層
- Abstract要約: 本研究では,個々の因果図のレベルではなく,グラフコレクションのレベルにおいて因果効果の識別可能性を直接研究する。
因果効果はグラフの集合上で、すべての互換グラフに対して一様に保持される単一の因果導出を許さずに特定できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4298729855744026
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Identifying causal effects from observational data typically requires a fully specified causal graph, an assumption that is often unrealistic in complex or high-dimensional settings. Causal abstractions address this limitation by retaining only partial causal information, thereby defining equivalence classes of compatible causal graphs. In this paper, we study causal effect identifiability directly at the level of these graph collections, rather than at the level of individual causal diagrams. We formalize several notions of identifiability in this setting and organize them into a hierarchy that clarifies their relationships and differences. In particular, we establish that a causal effect may be identified over a collection of graphs without admitting a single causal derivation that holds uniformly across all compatible graphs. These results help reveal gaps and clarify ambiguities in the existing literature.
- Abstract（参考訳）: 観測データから因果効果を識別するには、一般的に完全に定義された因果グラフが必要である。
因果抽象は部分因果情報のみを保持することによってこの制限に対処し、互換因果グラフの同値類を定義する。
本稿では,個々の因果図のレベルではなく,これらのグラフコレクションのレベルにおいて因果効果の識別可能性を直接検討する。
この設定で識別可能性のいくつかの概念を定式化し、それらの関係と相違を明らかにする階層に分類する。
特に、すべての互換グラフに対して一様に保持される単一の因果導出を認めることなく、グラフの集合上で因果効果が特定できることを示す。
これらの結果は、既存の文献のギャップを明らかにし、あいまいさを明らかにするのに役立つ。
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