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Local Markov Equivalence and Local Causal Discovery for Identifying Controlled Direct Effects
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过局部基本图（LEG）和LocPC算法，解决了在不确定因果结构下识别受控直接效应（CDE）的挑战。该方法有效恢复LEG，显著减少测试次数，并假设条件更弱，为因果推断提供了实用工具。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，通过局部基本图（LEG）和LocPC算法，解决了在不确定因果结构下识别受控直接效应（CDE）的挑战。
- 该方法通过局部条件独立性测试有效恢复LEG，显著减少了所需的测试次数。
- 假设条件更弱，为因果推断提供了实用工具，具有重要的应用价值。
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