論文の概要: Causal Razors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10331v3
- Date: Mon, 7 Aug 2023 22:07:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 17:23:53.663343
- Title: Causal Razors
- Title(参考訳): 因果カミソリ
- Authors: Wai-yin Lam
- Abstract要約: 文献に現れる多数の因果性カミソリを概観し,その比較を行った。
特に,多相因果モデルにおける不人気因果レイドル,すなわちパラメータ最小性,および他のよく研究された因果レイドルとの論理的関係を精査する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When performing causal discovery, assumptions have to be made on how the true
causal mechanism corresponds to the underlying joint probability distribution.
These assumptions are labeled as causal razors in this work. We review numerous
causal razors that appeared in the literature, and offer a comprehensive
logical comparison of them. In particular, we scrutinize an unpopular causal
razor, namely parameter minimality, in multinomial causal models and its
logical relations with other well-studied causal razors. Our logical result
poses a dilemma in selecting a reasonable scoring criterion for score-based
casual search algorithms.
- Abstract(参考訳): 因果発見を行う場合、真の因果メカニズムが基礎となる確率分布とどのように対応しているかを仮定する必要がある。
これらの仮定は、この作品において因果的なカミソリとしてラベル付けされる。
文献に登場する多数のカミソリについて検討し,それらを包括的に比較した。
特に,多項因果モデルにおける不人気因果関係,すなわちパラメータ最小性,および他のよく研究された因果関係を精査する。
我々の論理的結果は、スコアベースのカジュアル検索アルゴリズムの適切なスコアリング基準を選択する際のジレンマとなる。
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