論文の概要: Causal Clustering for 1-Factor Measurement Models on Data with Various Types

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08606v1
• Date: Fri, 18 Sep 2020 03:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 02:23:13.184002
• Title: Causal Clustering for 1-Factor Measurement Models on Data with Various Types
• Title（参考訳）: 各種データを用いた1要素計測モデルの因果クラスタリング
• Authors: Shuyan Wang
• Abstract要約: テトラド制約は、FOFCのような潜伏変数の存在を検出する因果探索アルゴリズムを設計するために用いられる。 本稿では, 測定変数が混合データ型である場合, テトラド制約も適用可能であることを示す。 混合データに対するFOFCの性能はシミュレーション研究によって示され、類似した機能を持つアルゴリズムと比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The tetrad constraint is a condition of which the satisfaction signals a rank reduction of a covariance submatrix and is used to design causal discovery algorithms that detects the existence of latent (unmeasured) variables, such as FOFC. Initially such algorithms only work for cases where the measured and latent variables are all Gaussian and have linear relations (Gaussian-Gaussian Case). It has been shown that a unidimentional latent variable model implies tetrad constraints when the measured and latent variables are all binary (Binary-Binary case). This paper proves that the tetrad constraint can also be entailed when the measured variables are of mixed data types and when the measured variables are discrete and the latent common causes are continuous, which implies that any clustering algorithm relying on this constraint can work on those cases. Each case is shown with an example and a proof. The performance of FOFC on mixed data is shown by simulation studies and is compared with some algorithms with similar functions.
• Abstract（参考訳）: テトラッド制約は、満足度が共分散部分行列の階数減少を示唆する条件であり、fofcのような潜在(未測定)変数の存在を検出する因果発見アルゴリズムの設計に使用される。 当初そのようなアルゴリズムは、測定変数と潜在変数がすべてガウス型で線形関係を持つ場合のみ動作する(ガウス型-ガウス型の場合)。 一様潜在変数モデル(英: unidimentional latent variable model)は、測定値と潜在変数がすべて二項であるときの四項制約を意味することが示されている(Binary-Binary case)。 本稿では,計測された変数が混合データ型である場合や,測定変数が離散的かつ潜在的な共通原因が連続している場合においても,テトラッド制約が伴うことを証明した。 それぞれのケースは例と証明で示されます。 混合データに対するFOFCの性能はシミュレーション研究によって示され、類似した機能を持つアルゴリズムと比較される。

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