重访 do-演算
人工智能
2012-10-19 v1 统计方法学
摘要
do-演算于 1995 年提出，旨在促进非参数模型中因果效应的识别。[Huang and Valtorta, 2006] 和 [Shpitser and Pearl, 2006] 的完备性证明以及 [Tian and Shpitser, 2010] 的图准则已使这一识别问题得以解决。最近的探索揭示了 do-演算在另外三个领域的有用性：中介分析（mediation analysis）[Pearl, 2012]、可迁移性（transportability）[Pearl and Bareinboim, 2011] 以及元综合（metasynthesis）。元综合（新近提出的术语）是指融合来自多项不同研究的结果，这些研究在异质人群和不同条件下进行，旨在合成目标环境中因果关系的估计值，该目标环境可能与所研究的环境不同。本文综述了这些结果，重点强调元综合所带来的挑战。背景材料参见 http://bayes.cs.ucla.edu/csl_papers.html
引用
@article{arxiv.1210.4852,
title = {The Do-Calculus Revisited},
author = {Judea Pearl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1210.4852},
year = {2012}
}
备注
Appears in Proceedings of the Twenty-Eighth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2012)