The most fundamental problem in statistical causality is determining causal relationships from limited data. Probability trees, which combine prior causal structures with Bayesian updates, have been suggested as a possible solution. In this work, we quantify the information gain from a single intervention and show that both the anticipated information gain, prior to making an intervention, and the expected gain from an intervention have simple expressions. This results in an active-learning method that simply selects the intervention with the highest anticipated gain, which we illustrate through several examples. Our work demonstrates how probability trees, and Bayesian estimation of their parameters, offer a simple yet viable approach to fast causal induction.


翻译:统计因果关系的最根本问题是从有限数据中确定因果关系。 将先前因果结构与巴伊西亚更新相结合的概率树被建议作为一种可能的解决办法。 在这项工作中,我们量化了从单一干预中获得的信息,并表明在干预之前预期获得的信息和从干预中获得的预期收益都有简单的表达方式。这导致一种主动学习方法,即简单地选择具有最高预期收益的干预措施,我们通过几个例子加以说明。我们的工作表明,概率树和巴伊西亚对其参数的估计如何提供了快速因果诱导的简单而可行的方法。

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