dosearch : Causal Effect Identification from Multiple Incomplete Data Sources
Publiceringsår
2019
Upphovspersoner
Tikka, Santtu; Hyttinen, Antti; Karvanen, Juha
Abstrakt
Identification of causal effects from arbitrary observational and experimental probability distributions via do-calculus and standard probability manipulations using a search-based algorithm by Tikka et al. (2021) . Allows for the presence of mechanisms related to selection bias (Bareinboim, E. and Tian, J. (2015) ), transportability (Bareinboim, E. and Pearl, J. (2014) ), missing data (Mohan, K. and Pearl, J. and Tian., J. (2013) ) and arbitrary combinations of these. Also supports identification in the presence of context-specific independence (CSI) relations through labeled directed acyclic graphs (LDAG). For details on CSIs see Corander et al. (2019) .
Visa merOrganisationer och upphovspersoner
Publikationstyp
Publikationsform
Applikation för information- och kommunikationsteknik
UKM:s publikationstyp
I2 Informations- och kommunikationstekniktillämpningar
Publikationskanalens uppgifter
Förläggare
CRAN - The Comprehensive R Archive Network
Öppen tillgång
Öppen tillgänglighet i förläggarens tjänst
Ja
Öppen tillgång till publikationskanalen
Helt öppen publikationskanal
Parallellsparad
Nej
Övriga uppgifter
Vetenskapsområden
Statistik; Data- och informationsvetenskap
Nyckelord
[object Object],[object Object]
Förlagets internationalitet
Internationell
Språk
engelska
Internationell sampublikation
Nej
Sampublikation med ett företag
Nej
Publikationen ingår i undervisnings- och kulturministeriets datainsamling
Ja