Причинность без загадок: как извлечь уроки из неполных данных
![Исследование демонстрирует, как альтернативные представления ненаблюдаемой скрытой переменной [latex]U[/latex] оказывают существенное влияние на обоснованность предположений, лежащих в основе приближённого причинного вывода, причём модификации, включающие совместную конструкцию [latex]U_{1,2} = (U_1, U_2)[/latex] или введение дополнительной ненаблюдаемой переменной [latex]U_2[/latex], могут кардинально изменить интерпретацию причинных связей в направленном ациклическом графе.](https://arxiv.org/html/2512.24413v1/x4.png)
В статье представлен обзор современного подхода к оценке причинно-следственных связей в условиях скрытого смещения, использующего прокси-переменные для обхода ограничений традиционных методов.








