Como a Descoberta Causal Bayesiana Falha? Caracterizando Consequências Estruturais em Redes Gaussianas Lineares sob Confundimento Latente

arXiv:2607.09449v1 Tipo de Anúncio: novo Resumo: A descoberta causal bayesiana é amplamente utilizada por sua capacidade de quantificar a incerteza epistêmica sobre grafos acíclicos direcionados (DAGs) por meio da inferência a posteriori. No entanto, seu comportamento sob confundimento latente permanece pouco compreendido, já que os trabalhos existentes normalmente apenas observam que o confundimento quebra a identificabilidade, sem caracterizar como a distribuição a posteriori sobre os DAGs responde. Neste trabalho, analisamos o comportamento a posteriori sob confundimento latente em l...