Efecto causal por ajustes de puerta trasera y puerta delantera

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Si quisiéramos calcular el efecto causal de sobre Y en el gráfico causal a continuación, podemos usar los teoremas de ajuste de puerta trasera y de puerta delantera, es decir, P ( y | do ( X = x ) ) = u P ( y | x , u ) P ( u )XY

P(y|do(X=x))=uP(y|x,u)P(u)

y

P(y|do(X=x))=zP(z|x)xP(y|x,z)P(x).

¿Es tarea fácil demostrar que los dos ajustes conducen al mismo efecto causal de en Y ?XY

Grafico

Jae
fuente
¿Es esta una verdadera tarea? Luego, agregue la etiqueta de autoestudio. Entonces la gente puede darte pistas, dejándote pensar (y aprender). Cuéntanos qué intentaste y dónde estás atrapado. Recuerde que el CV no es para subcontratar tareas ...
Knarpie
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Hola Knarpie, es parte del autoestudio y no una tarea. Actualmente estoy leyendo "Inferencia causal en estadística" por Pearl et al. y pasa aproximadamente 1 hora reflexionando sobre la pregunta que hice anteriormente, ya que es una pregunta natural, pero no puede mostrar la igualdad. O me falta algo aquí, o las dos expresiones no son iguales.
Jae

Respuestas:

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do(x)XxXXX

ingrese la descripción de la imagen aquí

PPPPPUXP(U)=P(U)P(Y|X,U)=P(Y|X,U)

P(Y|do(X)):=P(Y|X)=UP(Y|X,U)P(U|X)=UP(Y|X,U)P(U)=UP(Y|X,U)P(U)

XZ

P(Z|do(X))=P(Z|X)

P(Y|do(X))XZY

P(Y|do(Z))=XP(Y|X,Z)P(X)

Donde estoy usando el primo por conveniencia de notación para la siguiente expresión. Entonces, estas dos expresiones ya están en términos de la distribución previa a la intervención, y simplemente usamos el razonamiento de puerta trasera anterior para derivarlas.

XYZYXZP(Y|Z,do(X))=P(Y|do(Z),do(X))=P(Y|do(Z))XYZZYX

P(Y|do(X))=ZP(Y|Z,do(X))P(Z|do(X))=ZP(Y|do(Z))P(Z|do(X))=ZXP(Y|X,Z)P(X)P(Z|X)=ZP(Z|X)XP(Y|X,Z)P(X)

ZP(Y|do(Z))P(Z|do(X))ZYP(Y|do(Z))XZXP(Z|do(X))

Por lo tanto, los dos ajustes le dan la misma distribución posterior a la intervención en este gráfico, como hemos mostrado.


Al volver a leer su pregunta, se me ocurrió que podría estar interesado en mostrar directamente que el lado derecho de las dos ecuaciones es igual en la distribución pre-intervencionista (que deben ser, dada nuestra derivación previa). Eso tampoco es difícil de mostrar directamente. Es suficiente mostrar eso en su DAG:

XP(Y|Z,X)P(X)=UP(Y|Z,U)P(U)

YX|U,ZUZ|X

XP(Y|Z,X)P(X)=X(UP(Y|Z,X,U)P(U|Z,X))P(X)=X(UP(Y|Z,U)P(U|X))P(X)=UP(Y|Z,U)XP(U|X)P(X)=UP(Y|Z,U)P(U)

Por lo tanto:

ZP(Z|X)XP(Y|X,Z)P(X)=ZP(Z|X)UP(Y|Z,U)P(U)=UP(U)ZP(Y|Z,U)P(Z|X)=UP(U)ZP(Y|Z,X,U)P(Z|X,U)=UP(Y|X,U)P(U)
Carlos Cinelli
fuente
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P(Y|do(X))ZP(Y|do(Z))P(Z|do(X)ZP(Y|Z,do(X))P(Z|do(X))
@JulianSchuessler es por eso que escribí "se puede pensar como", como una forma de ayudar a la comprensión, pero no literalmente diciendo que sí. Con respecto a la derivación de la puerta principal, no estaba claro si el OP sabía cómo obtenerla, por eso lo puse allí.
Carlos Cinelli
Gran respuesta. Gracias carlos. La segunda parte de su respuesta fue exactamente lo que pedí. Tengo dos preguntas de seguimiento aquí. 1) ¿Qué estrategia de búsqueda usaste para manipular algebraicamente las expresiones en tu segunda respuesta? (¿Entornando los ojos las expresiones lo suficiente?) Dado que el espacio de búsqueda es grande, me pregunto cómo se puede escribir un algoritmo para poder llegar automáticamente a la misma conclusión.
Jae
zP(Y|do(Z)P(Z|do(X))do(Z)ZZ
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P(X,U)P(Y|X,U)MMPPYXU