論文の概要: Sequential Learning of the Topological Ordering for the Linear
Non-Gaussian Acyclic Model with Parametric Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01748v1
- Date: Thu, 3 Feb 2022 18:15:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-04 13:46:53.529491
- Title: Sequential Learning of the Topological Ordering for the Linear
Non-Gaussian Acyclic Model with Parametric Noise
- Title(参考訳): パラメトリックノイズを含む線形非ガウス非巡回モデルに対する位相秩序の逐次学習
- Authors: Gabriel Ruiz, Oscar Hernan Madrid Padilla, Qing Zhou
- Abstract要約: 我々はDAGの因果順序を推定するための新しい逐次的アプローチを開発する。
数千のノードを持つケースに対して,我々の手順がスケーラブルであることを示すための,広範な数値的証拠を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.866717993664787
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Causal discovery, the learning of causality in a data mining scenario, has
been of strong scientific and theoretical interest as a starting point to
identify "what causes what?" Contingent on assumptions, it is sometimes
possible to identify an exact causal Directed Acyclic Graph (DAG), as opposed
to a Markov equivalence class of graphs that gives ambiguity of causal
directions. The focus of this paper is on one such case: a linear structural
equation model with non-Gaussian noise, a model known as the Linear
Non-Gaussian Acyclic Model (LiNGAM). Given a specified parametric noise model,
we develop a novel sequential approach to estimate the causal ordering of a
DAG. At each step of the procedure, only simple likelihood ratio scores are
calculated on regression residuals to decide the next node to append to the
current partial ordering. Under mild assumptions, the population version of our
procedure provably identifies a true ordering of the underlying causal DAG. We
provide extensive numerical evidence to demonstrate that our sequential
procedure is scalable to cases with possibly thousands of nodes and works well
for high-dimensional data. We also conduct an application to a single-cell gene
expression dataset to demonstrate our estimation procedure.
- Abstract(参考訳): データマイニングシナリオにおける因果関係の学習である因果発見は、"何が原因なのか"を特定する出発点として、科学的、理論的に強い関心を集めてきた。
仮定に従えば、因果方向の曖昧さを与えるグラフのマルコフ同値クラスとは対照的に、正確な因果方向非巡回グラフ(dag)を特定することができる。
本稿では,非ガウス雑音を持つ線形構造方程式モデル,線形非ガウス非巡回モデル(LiNGAM)に着目した。
特定のパラメトリックノイズモデルが与えられた場合、DAGの因果順序を推定する新しい逐次的アプローチを開発する。
手順の各ステップにおいて、回帰残差に対して単純な確率比スコアのみを算出し、現在の部分順序付けに付加する次のノードを決定する。
軽度の仮定では,本手法の集団バージョンは根底にある因果DAGの真の順序を確実に特定する。
我々は,数千のノードを持つ場合に対して,シーケンシャルな手続きがスケーラブルであり,高次元データにも適していることを示すために,広範な数値的証拠を提供する。
また, 単細胞遺伝子発現データセットへの応用を行い, 推定手順を実証する。
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