論文の概要: Causal structure learning from time series: Large regression
coefficients may predict causal links better in practice than small p-values
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09573v2
- Date: Wed, 2 Sep 2020 09:24:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 01:09:02.307017
- Title: Causal structure learning from time series: Large regression
coefficients may predict causal links better in practice than small p-values
- Title（参考訳）: 時系列からの因果構造学習:小さなp値よりも実際に因果関係を予測できる大きな回帰係数
- Authors: Sebastian Weichwald, Martin E Jakobsen, Phillip B Mogensen, Lasse
Petersen, Nikolaj Thams, Gherardo Varando
- Abstract要約: 本稿では,因果構造学習のアルゴリズムを,因果関係4気候コンペで優勝した時系列データから説明する。
我々は,確立されたアイデアの組み合わせが,半現実的,現実的な時系列データ上での競合性能をどのように達成するかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.014393692461288
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this article, we describe the algorithms for causal structure learning
from time series data that won the Causality 4 Climate competition at the
Conference on Neural Information Processing Systems 2019 (NeurIPS). We examine
how our combination of established ideas achieves competitive performance on
semi-realistic and realistic time series data exhibiting common challenges in
real-world Earth sciences data. In particular, we discuss a) a rationale for
leveraging linear methods to identify causal links in non-linear systems, b) a
simulation-backed explanation as to why large regression coefficients may
predict causal links better in practice than small p-values and thus why
normalising the data may sometimes hinder causal structure learning.
For benchmark usage, we detail the algorithms here and provide
implementations at https://github.com/sweichwald/tidybench . We propose the
presented competition-proven methods for baseline benchmark comparisons to
guide the development of novel algorithms for structure learning from time
series.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,2019年神経情報処理システム会議(neurips)におけるcausality 4気候コンペティションで優勝した時系列データから,因果構造学習のためのアルゴリズムについて述べる。
確立されたアイデアの組み合わせが,実世界の地球科学データに共通する課題を示す半現実的かつ現実的な時系列データにおいて,どのように競争性能を達成するかを検討する。
特に私たちは
a) 非線形システムにおける因果関係を特定するための線形方法を活用するための根拠
b) 大きな回帰係数が小さなp値よりも実際に因果関係を予測できる理由と、データの正規化が因果構造学習を阻害することがある理由に関するシミュレーションによる説明
ベンチマークの使い方については、ここでアルゴリズムを詳述し、https://github.com/sweichwald/tidybench で実装します。
本稿では,時系列からの構造学習のための新しいアルゴリズムの開発を導くために,基準ベンチマーク比較のためのコンペティション提案手法を提案する。
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