論文の概要: Towards Dynamic Causal Discovery with Rare Events: A Nonparametric Conditional Independence Test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16596v2
• Date: Thu, 1 Dec 2022 05:00:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 14:18:56.459256
• Title: Towards Dynamic Causal Discovery with Rare Events: A Nonparametric Conditional Independence Test
• Title（参考訳）: 希少事象による動的因果発見に向けて:非パラメトリック条件独立試験
• Authors: Chih-Yuan Chiu, Kshitij Kulkarni, Shankar Sastry
• Abstract要約: 我々は,稀だが連続的な事象が発生した時変システムから収集したデータに対して,新しい統計的独立性テストを導入する。 提案手法の整合性に対する非漸近的サンプルバウンダリを提供し,その性能をシミュレーションおよび実世界のデータセットで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.67306371596399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal phenomena associated with rare events occur across a wide range of engineering problems, such as risk-sensitive safety analysis, accident analysis and prevention, and extreme value theory. However, current methods for causal discovery are often unable to uncover causal links, between random variables in a dynamic setting, that manifest only when the variables first experience low-probability realizations. To address this issue, we introduce a novel statistical independence test on data collected from time-invariant dynamical systems in which rare but consequential events occur. In particular, we exploit the time-invariance of the underlying data to construct a superimposed dataset of the system state before rare events happen at different timesteps. We then design a conditional independence test on the reorganized data. We provide non-asymptotic sample complexity bounds for the consistency of our method, and validate its performance across various simulated and real-world datasets, including incident data collected from the Caltrans Performance Measurement System (PeMS). Code containing the datasets and experiments is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 稀な事象に関連する因果現象は、危険に敏感な安全分析、事故解析と予防、極端な価値理論など、幅広い工学的問題にまたがる。 しかし、因果発見の現在の手法は、変数が最初に低確率の実現を経験したときにのみ現れる、動的環境におけるランダム変数間の因果関係を発見できないことが多い。 そこで本研究では, 時間不変力学系から収集されたデータに対して, 稀ではあるが連続的な事象が発生する新しい統計独立性テストを提案する。 特に,システム状態の重畳されたデータセットを,異なるタイミングで発生する前に構築するために,基礎となるデータの時間的不変性を利用する。 次に、再構成データに基づいて条件付き独立試験を設計する。 本手法の一貫性のために非漸近的なサンプル複雑性境界を提供し,caltrans performance measurement system (pems) から収集したインシデントデータを含む様々なシミュレーションおよび実世界のデータセットでその性能を検証する。 データセットと実験を含むコードは公開されている。

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