Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unified Sharp Bounds on Probabilities of Causation

論文の概要: Unified Sharp Bounds on Probabilities of Causation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.27398v1
Date: Mon, 19 Oct 2026 23:44:57 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.552507
Title: Unified Sharp Bounds on Probabilities of Causation
Title（参考訳）: カスケーションの確率に関する統一シャープ境界
Abstract要約: PNS$、$PSub$、$PRep$、$PN$は、すべて単一のより一般的な公式の特別なケースであることを示す。すべての次元において、それらは単一の定理によって閉形式で与えられる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.558442739555687
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Probabilities of causation (PoCs) have developed steadily, from the binary measures first introduced by Pearl to the non-binary setting recently studied by Shu et al. As the theory has matured, PoCs have found applications in a growing range of areas, including personalized medicine, marketing and legal attribution. Shu et al. proposed closed-form bounds for multi-valued treatments and outcomes and proved them valid, but left their sharpness in high dimensions open. We close this gap with a mathematical proof. We further show that $\PNS$, $\PSub$, $\PRep$ and $\PN$ are all special cases of a single, more general formula. Combined with their equivalence classes, this settles the question of sharp bounds for discrete PoCs from experimental and observational data: in every dimension, they are given in closed form by a single theorem.
Abstract（参考訳）: 因果関係(PoCs)の確率は、パールが最初に導入した二分法から、最近Shuらによって研究された非二分法まで、着実に発展してきた。シュらは、多値な治療と結果のための閉形式境界を提案し、それらが有効であることを証明したが、その鋭さは高次元に残した。このギャップを数学的証明で埋める。さらに、$\PNS$, $\PSub$, $\PRep$, $\PN$は、すべて単一のより一般的な公式の特別な場合であることを示す。それらの同値類と組み合わせることで、実験的および観測的なデータから離散PoCに対する鋭い境界の問題が解決される:すべての次元において、それらは単一の定理によって閉じた形で与えられる。

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