論文の概要: High-recall causal discovery for autocorrelated time series with latent
confounders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01884v3
- Date: Mon, 1 Feb 2021 19:00:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 05:00:58.615370
- Title: High-recall causal discovery for autocorrelated time series with latent
confounders
- Title（参考訳）: 潜在共同設立者による自己相関時系列のハイリコール因果発見
- Authors: Andreas Gerhardus and Jakob Runge
- Abstract要約: 本稿では,FCIや変種などの既存の因果発見手法が,自己相関時系列の場合,低リコールに悩まされていることを示す。
シミュレーション研究に関わるすべてのメソッドに対してPythonコードを提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.995632804090198
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a new method for linear and nonlinear, lagged and contemporaneous
constraint-based causal discovery from observational time series in the
presence of latent confounders. We show that existing causal discovery methods
such as FCI and variants suffer from low recall in the autocorrelated time
series case and identify low effect size of conditional independence tests as
the main reason. Information-theoretical arguments show that effect size can
often be increased if causal parents are included in the conditioning sets. To
identify parents early on, we suggest an iterative procedure that utilizes
novel orientation rules to determine ancestral relationships already during the
edge removal phase. We prove that the method is order-independent, and sound
and complete in the oracle case. Extensive simulation studies for different
numbers of variables, time lags, sample sizes, and further cases demonstrate
that our method indeed achieves much higher recall than existing methods for
the case of autocorrelated continuous variables while keeping false positives
at the desired level. This performance gain grows with stronger
autocorrelation. At https://github.com/jakobrunge/tigramite we provide Python
code for all methods involved in the simulation studies.
- Abstract（参考訳）: そこで本論文では,線形・非線形・ラグランジュ・コンテンポラリー・因果関係を時系列観測から発見する新しい手法を提案する。
fciや変種のような既存の因果発見法では,自己相関型時系列の場合のリコールが低く,条件付き独立テストの効果が低かったことが主な原因である。
情報理論の議論は、因果関係の親が条件セットに含まれる場合、効果の大きさを増大させることができることを示している。
早期に親を識別するために,新たな配向規則を用いて,すでにエッジ除去段階にある祖先関係を判定する反復手順を提案する。
本手法は順序非依存であり,オラクルの場合において完全かつ完全であることを示す。
異なる変数数,時間ラグ,サンプルサイズ,さらに詳細なシミュレーション研究を行い,偽陽性を所望のレベルに保ちながら,自己相関連続変数の場合の既存の手法よりもはるかに高いリコールを実現することを実証した。
この性能はより強い自己相関によって向上する。
https://github.com/jakobrunge/tigramiteでは、シミュレーション研究に関わるすべてのメソッドにpythonコードを提供しています。
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