Identifiability and transportability in dynamic causal networks
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/101979
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2016
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this paper we propose a causal analog to the purely observational Dynamic Bayesian Networks, which we call Dynamic Causal Networks.
We provide a sound and complete algorithm for identification of Dynamic Causal Networks, namely, for computing the effect of an intervention or experiment, based on passive observations only, whenever possible. We note the existence of two types of confounder variables that affect in substantially different ways the identification
procedures, a distinction with no analog in either Dynamic Bayesian Networks or standard causal graphs. We further propose a procedure
for the transportability of causal effects in Dynamic Causal Network settings, where the result of causal experiments in a source domain may be used for the identification of causal effects in a target domain.
CitacióBlondel, G., Arias, M., Gavaldà, R. "Identifiability and transportability in dynamic causal networks". 2016.
URL repositori externhttps://arxiv.org/abs/1610.05556
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
kdd.pdf | 379,2Kb | Visualitza/Obre |