arXiv:2611.08916v1 Announce Type: new Abstract: We study the problem of causal effect identification from an arbitrary set of observational and/or interventional distributions, which we call Universal Identifiability (uID). The uID problem generalizes existing classical identifiability (ID) and general identifiability (gID) problems, which considered the identification problem from either mere observational distributions or a specific type of interventional distributions. Prior research has established graphical criteria to determine when a causal effect is identifiable in ID and gID problems.
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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