摘要翻译：
本文讨论了递归线性结构方程模型中直接因果效应的识别问题。本文建立了识别个体因果效应的充分判据，并给出了根据观测到的协方差矩阵计算识别出的因果效应的过程。
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英文标题：
《A Criterion for Parameter Identification in Structural Equation Models》
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作者：
Jin Tian
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最新提交年份：
2012
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分类信息：

一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Methodology        方法论
分类描述：Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计，调查，模型选择，多重检验，多元方法，信号和图像处理，时间序列，平滑，空间统计，生存分析，非参数和半参数方法
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Artificial Intelligence        人工智能
分类描述：Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域，除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言（自然语言处理），这些领域有独立的学科领域。特别地，包括专家系统，定理证明（尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠），知识表示，规划，和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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英文摘要：
  This paper deals with the problem of identifying direct causal effects in recursive linear structural equation models. The paper establishes a sufficient criterion for identifying individual causal effects and provides a procedure computing identified causal effects in terms of observed covariance matrix.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1206.5289