Kausaalimallit

Perustiedot

Tutkimuksen painoala

Luonnon perusilmiöt ja matemaattinen ajattelu

Tutkimusalueet

Tilastotiede

Tiedekunta

Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta

Osasto

Matematiikan ja tilastotieteen laitos

Tutkimusryhmän kuvaus

Kausaalisuus on keskeistä tieteessä ja päätöksenteossa. Kausaalivaikutuksia kuvataan usein graafien eli verkkojen avulla. Tutkimme millaisissa tilanteissa jokin kiinnostava kausaalivaikutus voidaan selvittää käytettävissä olevien aineistojen avulla. Kehittämämme menetelmät yhdistävät kokeellisia ja havainnoivia aineistoja ja ottavat huomioon puuttuvan tiedon ja valikoitumisen.

Valitut julkaisut

S. Tikka, J. Helske, J.Karvanen, Clustering and structural robustness in causal diagrams, Journal of Machine Learning Research, 24(195):1-32, 2023.
Abstract
Open access article
Code
T. Gorbach, X. de Luna, J. Karvanen, I. Waernbaum, Contrasting Identifying assumptions of average causal effects: Robustness and semiparametric efficiency, Journal of Machine Learning Research, 24(197):1-65, 2023.
Abstract
Open access article
Code
S. Tikka, A. Hyttinen, J. Karvanen, Causal effect identification from multiple incomplete data sources: A general search-based approach, Journal of Statistical Software, 99(5), 2021.
Open access article
R package dosearch
S. Tikka, A. Hyttinen, J. Karvanen, Identifying causal effects via context-specific independence relations, 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2019), http://papers.nips.cc/paper/8547-identifying-causal-effects-via-context…, 2019.
Open access PDF
Supplement
Poster
S. Tikka, J. Karvanen, Enhancing identification of causal effects by pruning, Journal of Machine Learning Research, 18(194):1-23, 2018.
Open access article
Preprint JYX
R package causaleffect by Santtu Tikka

Tutkimusryhmän luomia avoimen lähdekoodin R-paketteja

causaleffect	Deriving Expressions of Joint Interventional Distributions and Transport Formulas in Causal Models	Santtu Tikka santtuth@gmail.com
cfid	Identification of Counterfactual Queries in Causal Models	Santtu Tikka santtuth@gmail.com
dosearch	Causal Effect Identification from Multiple Incomplete Data Sources	Santtu Tikka santtuth@gmail.com
R6causal	R6 Class for Structural Causal Models	Juha Karvanen juha.t.karvanen@jyu.fi

Ajankohtaista

Jäsenet

Tutkimusryhmä

Tutkimusryhmän vetäjät

Juha Karvanen

Professori

Santtu Tikka

Apulaisprofessori (Assistant Professor)

Jäsenet

Otto Tabell

Väitöskirjatutkija