論文の概要: Causal Discovery from Conditionally Stationary Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06257v3
• Date: Wed, 12 Feb 2025 16:47:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:47:00.410985
• Title: Causal Discovery from Conditionally Stationary Time Series
• Title（参考訳）: 条件付定常時系列からの因果発見
• Authors: Carles Balsells-Rodas, Xavier Sumba, Tanmayee Narendra, Ruibo Tu, Gabriele Schweikert, Hedvig Kjellstrom, Yingzhen Li,
• Abstract要約: 我々は,広範囲の非定常時系列を扱う因果探索手法を開発した。 State-Dependent Causal Inference (SDCI)と名付けられた私たちのアプローチは、根底にある因果関係を回復することができる。 非線形粒子相互作用データと遺伝子制御ネットワークに関する実証実験は、SDCIの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.297325665581353
• License:
• Abstract: Causal discovery, i.e., inferring underlying causal relationships from observational data, is highly challenging for AI systems. In a time series modeling context, traditional causal discovery methods mainly consider constrained scenarios with fully observed variables and/or data from stationary time-series. We develop a causal discovery approach to handle a wide class of nonstationary time series that are conditionally stationary, where the nonstationary behaviour is modeled as stationarity conditioned on a set of latent state variables. Named State-Dependent Causal Inference (SDCI), our approach is able to recover the underlying causal dependencies, with provable identifiablity for the state-dependent causal structures. Empirical experiments on nonlinear particle interaction data and gene regulatory networks demonstrate SDCI's superior performance over baseline causal discovery methods. Improved results over non-causal RNNs on modeling NBA player movements demonstrate the potential of our method and motivate the use of causality-driven methods for forecasting.
• Abstract（参考訳）: 因果発見、すなわち観測データから因果関係を推定することは、AIシステムにとって非常に困難である。 時系列モデリングの文脈では、従来の因果探索法は主に、完全に観察された変数や定常的な時系列からのデータを持つ制約されたシナリオを考察する。 本研究では, 定常状態変数の集合上での定常状態として非定常挙動をモデル化した, 条件付き定常時間列の幅広いクラスを扱うための因果探索手法を開発した。 状態依存因果推論 (SDCI) と呼ばれる手法により、状態依存因果構造に対する証明可能な同一性を用いて、基礎となる因果依存性を回復することができる。 非線形粒子相互作用データと遺伝子制御ネットワークに関する実証実験により、SDCIは基底線因果探索法よりも優れた性能を示した。 NBA選手の動きをモデル化した非因果RNNによる結果の改善は、我々の手法の可能性を実証し、因果関係に基づく予測手法の使用を動機づけるものである。

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