論文の概要: Causal Structure Discovery from Distributions Arising from Mixtures of DAGs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11940v2
• Date: Sun, 9 Aug 2020 15:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 05:52:26.264082
• Title: Causal Structure Discovery from Distributions Arising from Mixtures of DAGs
• Title（参考訳）: DAGの混合から生じる分布からの因果構造発見
• Authors: Basil Saeed, Snigdha Panigrahi, Caroline Uhler
• Abstract要約: それぞれのモデルが有向非巡回グラフ(DAG)で表される因果モデルから生じる分布を考察する。 これらのアルゴリズムは, 成分DAGの「ユニオン」を復元し, 成分DAG間の条件分布が異なる変数を同定可能であることを示す。 直近の応用として、各混合成分に応じてサンプルをクラスタリングするために、この因果情報の検索がどのように利用できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.12755951035594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider distributions arising from a mixture of causal models, where each model is represented by a directed acyclic graph (DAG). We provide a graphical representation of such mixture distributions and prove that this representation encodes the conditional independence relations of the mixture distribution. We then consider the problem of structure learning based on samples from such distributions. Since the mixing variable is latent, we consider causal structure discovery algorithms such as FCI that can deal with latent variables. We show that such algorithms recover a "union" of the component DAGs and can identify variables whose conditional distribution across the component DAGs vary. We demonstrate our results on synthetic and real data showing that the inferred graph identifies nodes that vary between the different mixture components. As an immediate application, we demonstrate how retrieval of this causal information can be used to cluster samples according to each mixture component.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,各モデルが有向非巡回グラフ(DAG)で表される因果モデルの混合から生じる分布について考察する。 このような混合分布のグラフィカル表現を提供し、この表現が混合分布の条件付き独立関係を符号化することを示す。 次に,このような分布からのサンプルに基づく構造学習の問題を考える。 混合変数は潜時であるため、潜時変数に対処できるFCIなどの因果構造探索アルゴリズムを検討する。 これらのアルゴリズムは, 成分DAGの「統一」を復元し, 成分DAG間の条件分布が異なる変数を同定可能であることを示す。 本研究では,合成および実データを用いて,推定されたグラフが異なる混合成分間で異なるノードを識別することを示す。 直近の応用として,各混合成分に応じてサンプルをクラスタリングするために,この因果情報の検索方法を示す。

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