論文の概要: Causal discovery under a confounder blanket

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05715v1
• Date: Wed, 11 May 2022 18:10:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-14 05:56:07.993817
• Title: Causal discovery under a confounder blanket
• Title（参考訳）: 共同創設者の毛布の下での因果発見
• Authors: David Watson and Ricardo Silva
• Abstract要約: 観測データから因果関係を推定することは容易ではないが、高次元では特に難しい。 これらの仮定を緩和し、より重要な問題、すなわち有向非巡回部分グラフの回復に焦点を当てる。 これらの条件下で因果関係を同定し、テスト手順を実装するための完全なアルゴリズムを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.196779204457059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inferring causal relationships from observational data is rarely straightforward, but the problem is especially difficult in high dimensions. For these applications, causal discovery algorithms typically require parametric restrictions or extreme sparsity constraints. We relax these assumptions and focus on an important but more specialized problem, namely recovering a directed acyclic subgraph of variables known to be causally descended from some (possibly large) set of confounding covariates, i.e. a $\textit{confounder blanket}$. This is useful in many settings, for example when studying a dynamic biomolecular subsystem with genetic data providing causally relevant background information. Under a structural assumption that, we argue, must be satisfied in practice if informative answers are to be found, our method accommodates graphs of low or high sparsity while maintaining polynomial time complexity. We derive a sound and complete algorithm for identifying causal relationships under these conditions and implement testing procedures with provable error control for linear and nonlinear systems. We demonstrate our approach on a range of simulation settings.
• Abstract（参考訳）: 観測データから因果関係を推定することは容易ではないが、高次元では特に難しい。 これらの用途では、因果探索アルゴリズムは一般的にパラメトリックな制限や極端な空間的制約を必要とする。 これらの仮定を緩和し、より専門的な問題に焦点をあてる。すなわち、因果的に(おそらく大きい)共芽体の集合、すなわち$\textit{confounder blanket}$から導かれる変数の有向非巡回部分グラフを復元する。 これは、動的生体分子サブシステムに因果関係の背景情報を提供する遺伝データを提供する場合など、多くの設定で有用である。 情報的回答が見つかれば実際に満足しなければならないという構造的仮定の下では、多項式時間の複雑さを維持しながら、低あるいは高間隔のグラフを許容する。 これらの条件下で因果関係を同定するための健全で完全なアルゴリズムを導出し、線形および非線形システムに対して証明可能な誤差制御を伴うテスト手順を実装する。 我々は様々なシミュレーション設定にアプローチを示します。

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