다중 강건 인과적 변화 귀속
관찰된 데이터 샘플 간 결과 변수 분포의 변화를 설명하기 위해 각 잠재적 원인의 기여도를 정량화하는 새로운 추정 전략을 제안한다. 이 방법은 인과 모델이 주어진 상황에서 회귀 및 재가중 방법을 결합하여 다중 강건성을 가진다.
관측 데이터를 활용한 인과 효과 추정 - 방법론 평가
관측 데이터에서 인과 효과를 추정할 때 기계 학습 기법을 활용하면 전통적인 통계 방법보다 비선형 혼란 요인을 더 잘 조정할 수 있다.
정상 확산을 이용한 인과 모델링
정상 확산 모델은 인과 그래프의 형식주의 없이도 변수 간 인과 의존성을 모델링할 수 있으며, 관측된 개입에 기반하여 예측하지 않은 개입의 효과를 일반화할 수 있다.
인과 관계 식별을 위한 알고리즘적 구문론적 접근
관찰 분포에서 개입 분포를 도출할 수 있는 인과 관계 식별은 인과 추론에 중요한 도구이다. 기존의 d-분리와 do-계산 기법은 고전 확률론에 기반하지만, 관계형 데이터베이스, 하드웨어 설명 언어, 분산 시스템 등 많은 인과 관계 설정에서는 확률론이 적용되지 않는다. 본 연구는 고전 확률론 대신 대칭 단일 사상 범주론을 사용하여 인과 모델의 구문론과 의미론을 명확히 구분하고, 고정 연산을 통한 일반적인 인과 관계 식별의 순수 구문론적 알고리즘 설명을 제공한다.
개연성 있는 쉬운 변동적 인과 효과
PEACE는 X와 Z의 연속적이고 개입적인 변화에 따른 Y에 대한 직접적인 인과 효과를 측정할 수 있는 함수이다.
확률적 쉬운 변분 인과 효과
PEACE는 X와 Z의 연속적이고 개입적인 변화에 따른 Y에 대한 직접 인과 효과를 측정할 수 있는 함수이다.
확률적 쉬운 변분 인과 효과
PEACE는 X와 Z가 연속 확률 벡터일 때, X의 Y에 대한 직접 인과 효과를 측정할 수 있는 함수이다. PEACE는 확률 밀도 값 f(x|z)의 강도를 조절하는 정도 d를 사용하여 정의된다.
기능 종속성 하에서 인과 효과 식별
기능 종속성을 고려한 인과 효과의 식별 방법과 중요성에 대한 연구 결과를 요약함.
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