C-DMGs

用于复杂系统因果推理的新 C-DMG 框架

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。