論文の概要: A Causal Direction Test for Heterogeneous Populations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04877v2
• Date: Mon, 27 Sep 2021 20:51:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 02:52:46.596100
• Title: A Causal Direction Test for Heterogeneous Populations
• Title（参考訳）: 不均質集団に対する因果方向テスト
• Authors: Vahid Partovi Nia, Xinlin Li, Masoud Asgharian, Shoubo Hu, Zhitang Chen, Yanhui Geng
• Abstract要約: ほとんどの因果モデルでは、単一の同質な集団を仮定するが、これは多くの応用において成り立たない仮定である。 等質性仮定に違反した場合、そのような仮定に基づいて開発された因果モデルが正しい因果方向を識別できないことを示す。 我々は,$k$-means型クラスタリングアルゴリズムを用いて,一般的な因果方向検定統計量の調整を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.653162005300608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A probabilistic expert system emulates the decision-making ability of a human expert through a directional graphical model. The first step in building such systems is to understand data generation mechanism. To this end, one may try to decompose a multivariate distribution into product of several conditionals, and evolving a blackbox machine learning predictive models towards transparent cause-and-effect discovery. Most causal models assume a single homogeneous population, an assumption that may fail to hold in many applications. We show that when the homogeneity assumption is violated, causal models developed based on such assumption can fail to identify the correct causal direction. We propose an adjustment to a commonly used causal direction test statistic by using a $k$-means type clustering algorithm where both the labels and the number of components are estimated from the collected data to adjust the test statistic. Our simulation result show that the proposed adjustment significantly improves the performance of the causal direction test statistic for heterogeneous data. We study large sample behaviour of our proposed test statistic and demonstrate the application of the proposed method using real data.
• Abstract（参考訳）: 確率的専門家システムは、方向性図形モデルを通して人間の専門家の意思決定能力をエミュレートする。 このようなシステムを構築する最初のステップは、データ生成メカニズムを理解することです。 この目的のために、多変量分布をいくつかの条件の積に分解し、透明な因果発見に向けてブラックボックス機械学習予測モデルを進化させようとする。 ほとんどの因果モデルは単一の同質な集団を仮定するが、これは多くの応用において成り立たない。 等質性仮定に違反した場合、そのような仮定に基づいて開発された因果モデルが正しい因果方向を識別できないことを示す。 そこで本研究では,データからラベルと部品数の両方を推定し,テスト統計を調整する,$k$-means型クラスタリングアルゴリズムを用いて,一般的な因果方向検定統計量の調整を提案する。 シミュレーションの結果,提案手法は不均一データに対する因果方向テストの統計的性能を大幅に向上させることがわかった。 提案するテスト統計の大規模サンプル挙動を調査し,実データを用いた提案手法の適用例を示す。

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