論文の概要: Characterization of causal ancestral graphs for time series with latent
confounders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08417v1
- Date: Wed, 15 Dec 2021 19:04:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-17 13:47:31.880411
- Title: Characterization of causal ancestral graphs for time series with latent
confounders
- Title（参考訳）: 潜伏共同設立者の時系列における因果祖先グラフの特徴
- Authors: Andreas Gerhardus
- Abstract要約: 本稿では,時間ラグ特定因果関係を表すグラフィカルモデルについて紹介する。
文献でこれまで検討されてきたもの以上の制約を課していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generalizing directed maximal ancestral graphs, we introduce a class of
graphical models for representing time lag specific causal relationships and
independencies among finitely many regularly sampled and regularly subsampled
time steps of multivariate time series with unobserved variables. We completely
characterize these graphs and show that they entail constraints beyond those
that have previously been considered in the literature. This allows for
stronger causal inferences without having imposed additional assumptions. In
generalization of directed partial ancestral graphs we further introduce a
graphical representation of Markov equivalence classes of the novel type of
graphs and show that these are more informative than what current
state-of-the-art causal discovery algorithms learn. We also analyze the
additional information gained by increasing the number of observed time steps.
- Abstract（参考訳）: 有向極大祖先グラフを一般化し,非オブザーブ変数を含む多変量時系列の有限個の正規サンプリングおよび正規サブサンプリング時間ステップ間の時間遅れ特有の因果関係と非依存を表現するためのグラフィカルモデルのクラスを導入する。
われわれはこれらのグラフを完全に特徴付け、それまで文献で考慮されていたもの以上の制約を課していることを示す。
これにより、追加の仮定を課すことなく、より強力な因果推論が可能になる。
さらに、有向部分祖先グラフの一般化において、新しいタイプのグラフのマルコフ同値クラスのグラフィカル表現を導入し、これらが現在の最先端因果探索アルゴリズムが学習するものよりも有益であることを示す。
また,観測回数を増やすことで得られた追加情報も分析する。
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