时间序列摘要因果图调整的完整特征
统计理论
2025-06-18 v1 人工智能
统计理论
摘要
干预可识别性问题旨在评估总因果效应是否可以仅用无 do 前缀公式表示,从而仅从观察数据中进行估计。我们在考虑多次干预的情况下研究了这一问题,具体分析了在仅可获得真实因果图抽象形式(即摘要因果图)的情形下的可识别性问题。我们特别提出了调整准则的必要且充分条件,证明了该准则在该设置下是完备的,并提供了一个伪线性算法用于决定查询是否可识别。
引用
@article{arxiv.2506.14534,
title = {Complete Characterization for Adjustment in Summary Causal Graphs of Time Series},
author = {Clément Yvernes and Emilie Devijver and Eric Gaussier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.14534},
year = {2025}
}
备注
Accepted at the 41st Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI)