יום שישי, 31 ביולי 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

דרגות גרנולריות של זיהוי אפקטים סיבתיים

On the Granularity of Causal Effect Identifiability
חוקרים את הזיהוי הסיבתי של אפקטים ברמת המצב, ומוצאים כי אפקטים אלו עשויים להיות זיהויים אפילו כאשר אפקטים מבוססי משתנים אינם זיהויים. המחקר מראה כי ידע נוסף, כגון עצמאויות התלויות הקשר, יכול לשפר את הזיהוי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2510.16703v3 Announce Type: replace-cross Abstract: The classical notion of causal effect identifiability is defined in terms of treatment and outcome variables. In this paper, we consider the identifiability of state-based causal effects: how an intervention on a particular state of treatment variables affects a particular state of outcome variables. We demonstrate that state-based causal effects may be identifiable even when variable-based causal effects may not. Moreover, we show that this separation occurs only when additional knowledge -- such as context-specific independencies -- is available. We further examine knowledge that constrains the states of variables, and show that such knowledge can improve both variable-based and state-based identifiability when combined with other
קרא במקור המקורי