Identifying Total Causal Effects in Linear Models under Partial Homoscedasticity
部分同方差条件下线性模型总因果效应的识别AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究观察数据下的干预总效应识别及结构不确定性中的置信区域，明确对应因果推断方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
部分同方差条件下线性模型总因果效应的识别
- 研究问题
- 如果研究目标只是特定干预的总因果效应，是否可以用部分误差方差相等这一较弱限制实现识别，而不必完整识别整个因果图？
- 方法与思路
- 作者研究线性结构因果模型中的部分同方差条件，构造考虑因果结构不确定性的总效应置信区域，并用模拟考察更严格假设的收益。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是探讨部分同方差对目标因果效应识别的充分性，并提供具有数学保证的置信区域及不同误差限制下的模拟比较。
- 阅读关注点
- 应核对哪些变量之间要求误差方差相等、哪些总效应能够识别，以及结构不确定性如何进入置信区域和覆盖保证的具体条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核验；摘要未列出识别条件、置信区域构造或模拟数值，不能认定所有总效应均可识别。
原文摘要
A fundamental challenge of scientific research is inferring causal relations based on observed data. One commonly used approach involves utilizing structural causal models that postulate noisy functional relations among interacting variables. A directed graph naturally represents these models and reflects the underlying causal structure. However, classical identifiability results suggest that, without conducting additional experiments, this causal graph can only be identified up to a Markov equivalence class of indistinguishable models. Recent research has shown that focusing on linear relations with equal error variances can enable the identification of the causal structure from mere observational data. Nonetheless, practitioners are often primarily interested in the effects of specific interventions, rendering the complete identification of the causal structure unnecessary. In this work, we investigate the extent to which less restrictive assumptions of partial homoscedasticity are sufficient for identifying the causal effects of interest. Furthermore, we construct mathematically rigorous confidence regions for total causal effects under structure uncertainty and explore the performance gain of relying on stricter error assumptions in a simulation study.