Interpretable Causal Graphical Models for Equilibrium Systems with Confounding
存在混杂的均衡系统：可解释因果图模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究混杂、反事实图、干预图与调整集合，直接属于因果推断；均衡措辞本身不足以另判为结构估计。
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存在混杂的均衡系统：可解释因果图模型
- 研究问题
- 当研究对象处于均衡且存在混杂时，如何用可解释的图结构同时表示观测变量与反事实变量，并据此选择调整集合？
- 方法与思路
- 作者使用 anterial graphs 表示含混杂的均衡系统，将其与反事实图及单世界干预图联系，并提出逐元素选择调整集合的程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架提供观测与反事实变量的有效图表示，并允许调整集合选择程序灵活纳入或排除指定协变量。
- 阅读关注点
- 应核对均衡解与干预的定义、图表示成立的条件，以及调整集合选择规则的有效性、完整性和指定协变量约束。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实；摘要未说明均衡存在或唯一性要求及调整程序的具体判据。
原文摘要
In applications, quantities of interest are often modelled in equilibrium or an equilibrium solution is sought. The presence of confounding makes causal inference in this setting challenging. We provide interpretable graphical models for equilibrium systems with confounding using anterial graphs (Lauritzen and Sadeghi, 2018), a class of graphs containing directed acyclic graphs, ancestral graphs, and chain graphs. In this setting, we provide valid graphical representations of both counterfactual variables and observational variables, which we relate to counterfactual graphs (Shpitser and Pearl, 2007) and single-world intervention graphs (Richardson and Robins,2013). As an application of this graphical representation, we provide an element-wise procedure of selecting adjustment sets that flexibly include and exclude given covariates.