本論文は、観測横断データに対する一般的な因果推論フレームワークを提案している。主な内容は以下の通り:
理論的な分析に基づき、観測横断データにおける因果推論の際に重要な交絡変数は、治療変数と結果変数の共通の根祖先変数であることを示した。
条件的独立性と因果の非対称性に基づいて、これらの重要な交絡変数を特定するAncestor Set Identification (ASI)アルゴリズムを開発した。
ASIアルゴリズムで特定された交絡変数を用いて因果効果を推定する一般的な因果推論フレームワーク(GCI)を構築した。
合成データを用いた実験により、GCIフレームワークが因果推論の精度、安定性、解釈可能性を大幅に向上させることを示した。
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Yonghe Zhao,... klo arxiv.org 04-30-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.18197.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä