Abstract
分位点部分効果（Quantile Partial Effect, QPE）は条件付き分位点回帰に関連する統計量であり、共変量の効果を異なる水準で測定します。私たちの理論は、原因の効果に対するQPEが有限の線形空間に含まれると仮定すると、観測分布から原因と結果が識別可能であることを示します。これは、加法的で異分散のノイズなどを仮定する関数因果モデル（Functional Causal Models, FCMs）に基づく先行する識別可能性の結果を一般化するものです。一方で、QPEは完全に観測レベルに存在するため、このパラメトリックな仮定はメカニズムやノイズ、あるいはマルコフ仮定を考慮する必要がなく、観測分布における形状特性の非対称性を直接利用します。推定したQPEに対して基底関数テストを行うことで因果方向を区別でき、これは多数の二変量因果探索データセットに関する実験によって経験的に有効であることが示されています。多変量因果探索では、QPEとスコア関数の密接な関係を活用し、QPEの2次モーメントについて仮定を置いたとき、因果順序を決定するための統計的尺度としてフィッシャー情報（Fisher Information）で十分であることを見いだします。私たちは、フィッシャー情報を用いて複数の合成および実世界の多変量因果探索データセットにおいて因果順序を識別できることの実現可能性を検証します。
