Causal Effect Identification in LiNGAM Models with Latent Confounders

2024年06月04日
  • 简介
    我们研究了具有潜变量的线性非高斯无环模型(LiNGAM)中因果效应的通用可识别性。我们考虑了两种主要情况:当因果图事先已知和未知时。在这两种情况下,我们提供了可观测变量之间可识别的直接或总因果效应的完整图形特征描述。此外,我们提出了有效的算法来证明图形条件。最后,我们提出了一种改进的重构独立分量分析(RICA)算法,它可以在给定因果图的情况下从观测数据中估计因果效应。实验结果表明,所提出的方法在估计因果效应方面是有效的。
  • 图表
  • 解决问题
    本论文旨在解决在具有潜在变量的线性非高斯无环模型(LiNGAM)中,对因果效应的一般识别问题。研究分为两个主要方面:当因果图先验已知和未知时。
  • 关键思路
    论文提供了完整的图形特征来确定可观测变量之间的直接或总因果效应是否可识别,并提出了有效的算法来验证图形条件。此外,论文提出了重构独立成分分析(RICA)算法的改进版本,可以从观测数据中估计因果效应。
  • 其它亮点
    论文提供了完整的图形特征来确定可观测变量之间的直接或总因果效应是否可识别,并提出了有效的算法来验证图形条件。此外,论文提出了重构独立成分分析(RICA)算法的改进版本,可以从观测数据中估计因果效应。实验结果表明,所提出的方法在估计因果效应方面是有效的。
  • 相关研究
    最近在这个领域中,还有一些相关的研究,例如“Causal Discovery from Nonstationary/Heterogeneous Data: Skeleton Estimation and Orientation Determination”,“Learning Nonlinear Causal Models Using Regression Mixtures”,“Causal Discovery with Continuous Additive Noise Models”等。
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