English(EN) Identifying Macro Causal Effects in a C-DMG over ADMGs

用于复杂系统因果推理的新 C-DMG 框架

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-11 05:00

本文介绍了簇定向混合图（C-DMG）作为一种新颖的因果推理框架，用于因果知识不完整的复杂系统。C-DMG 通过将变量分组到簇中来表示更高级别的因果关系，从而可以分析这些簇之间的宏观因果效应。研究证明了在这些 C-DMG（在 ADMG 上）中，即使簇大小未知或大于一，do-calculus 也能正确且完整地识别宏观因果效应。此外，本文还提供了一种图解方法来识别这些结构中宏观因果效应不可识别的情况。 AI

影响引入了一种新的因果推理图模型，有可能改进对复杂、部分指定的系统的分析。

排序理由这是一篇发表在 arXiv 上的研究论文，详细介绍了一种新的因果推理理论框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Simon Ferreira, Charles K. Assaad · 2026-11-11 05:00

在ADMG上的C-DMG中识别宏观因果效应

arXiv:2504.01551v3 Announce Type: replace Abstract: Causal effect identification using causal graphs is a fundamental challenge in causal inference. While extensive research has been conducted in this area, most existing methods assume the availability of fully specified directed…

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