論文の概要: Typing assumptions improve identification in causal discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10703v1
• Date: Thu, 22 Jul 2021 14:23:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-23 13:02:00.366408
• Title: Typing assumptions improve identification in causal discovery
• Title（参考訳）: 型付け仮定は因果発見における識別を改善する
• Authors: Philippe Brouillard, Perouz Taslakian, Alexandre Lacoste, Sebastien Lachapelle, Alexandre Drouin
• Abstract要約: 観測データからの因果発見は、正確な解を常に特定できない難しい課題である。 そこで本研究では,変数の性質に基づいた因果関係を制約する仮説を新たに提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 123.06886784834471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal discovery from observational data is a challenging task to which an exact solution cannot always be identified. Under assumptions about the data-generative process, the causal graph can often be identified up to an equivalence class. Proposing new realistic assumptions to circumscribe such equivalence classes is an active field of research. In this work, we propose a new set of assumptions that constrain possible causal relationships based on the nature of the variables. We thus introduce typed directed acyclic graphs, in which variable types are used to determine the validity of causal relationships. We demonstrate, both theoretically and empirically, that the proposed assumptions can result in significant gains in the identification of the causal graph.
• Abstract（参考訳）: 観測データからの因果発見は、厳密な解を常に特定できない困難なタスクである。 データ生成過程に関する仮定の下では、因果グラフはしばしば同値クラスまで識別することができる。 このような同値類を包含する新しい現実的な仮定の提案は、活発な研究分野である。 本研究では,変数の性質に基づいて因果関係を制約する仮定を新たに提案する。 そこで我々は,因果関係の妥当性を決定するために,変数型を用いた有向非巡回グラフを導入する。 提案する仮定が因果グラフの同定において有意な利益をもたらすことを理論的および実証的に証明する。

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