論文の概要: Testing Causality for High Dimensional Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07774v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 10:25:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:29:03.115996
• Title: Testing Causality for High Dimensional Data
• Title（参考訳）: 高次元データに対するテスト因果性
• Authors: Arun Jambulapati and Hilaf Hasson and Youngsuk Park and Yuyang Wang
• Abstract要約: 本研究では,高次元の2つの確率変数間の因果方向を推定するために,エンフィナールトレース法を再検討する。 我々は、ある分布仮定の下でより鋭い信頼境界を持つ非線形トレース汎函数に結果を拡張する。 我々は,合成データセットに関する実験を奨励し,理論的結果を支持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.818502261466403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Determining causal relationship between high dimensional observations are among the most important tasks in scientific discoveries. In this paper, we revisited the \emph{linear trace method}, a technique proposed in~\citep{janzing2009telling,zscheischler2011testing} to infer the causal direction between two random variables of high dimensions. We strengthen the existing results significantly by providing an improved tail analysis in addition to extending the results to nonlinear trace functionals with sharper confidence bounds under certain distributional assumptions. We obtain our results by interpreting the trace estimator in the causal regime as a function over random orthogonal matrices, where the concentration of Lipschitz functions over such space could be applied. We additionally propose a novel ridge-regularized variant of the estimator in \cite{zscheischler2011testing}, and give provable bounds relating the ridge-estimated terms to their ground-truth counterparts. We support our theoretical results with encouraging experiments on synthetic datasets, more prominently, under high-dimension low sample size regime.
• Abstract（参考訳）: 高次元観測における因果関係の決定は、科学的発見において最も重要な課題である。 本稿では,高次元の確率変数間の因果方向を推定するために,-\citep{janzing2009telling,zscheischler2011testing} で提案する手法である \emph{linear trace method} を再検討した。 我々は,ある分布的仮定の下で,より鋭い信頼境界を持つ非線形トレース汎関数への結果拡張に加えて,改良された末尾解析を提供することにより,既存の結果を大幅に強化する。 このような空間上のリプシッツ関数の濃度を適用可能なランダム直交行列上の関数として因果関係におけるトレース推定子を解釈し,結果を得た。 さらに,新たなリッジ正規化型を \cite{zscheischler2011testing} で提案し,リッジ推定項と接頭辞の関係を証明可能な境界を与える。 我々は,高次元低試料サイズ条件下での合成データセットの実験を奨励する理論結果を支持した。

関連論文リスト

• Assumption-Lean Post-Integrated Inference with Negative Control Outcomes [0.0]
  負の制御結果を用いて遅延不均一性を調整する頑健なポストインテグレート推論(PII)手法を提案する。 提案手法は,予測された直接効果推定値,隠された仲介者,共同設立者,モデレーターまで拡張する。 提案された二重頑健な推定器は、最小の仮定と潜在的な不特定性の下で一貫性があり、効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T12:52:38Z)
• Quasi-Bayes meets Vines [2.3124143670964448]
  我々は、スクラーの定理を用いて、準ベイズ予想を高次元に拡張する別の方法を提案する。 提案した準ベイジアンVine (QB-Vine) は完全に非パラメトリックな密度推定器であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T16:31:02Z)
• Doubly Robust Inference in Causal Latent Factor Models [12.116813197164047]
  本稿では、多数の単位と結果を含む現代データ豊富な環境において、観測不能なコンファウンディングの下での平均処理効果を推定する新しい手法を提案する。 有限サンプル重み付けと保証を導出し、新しい推定器の誤差がパラメトリック速度で平均ゼロガウス分布に収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T17:13:46Z)
• Curvature-Independent Last-Iterate Convergence for Games on Riemannian Manifolds [77.4346324549323]
  本研究では, 多様体の曲率に依存しないステップサイズが, 曲率非依存かつ直線的最終点収束率を達成することを示す。 我々の知る限りでは、曲率非依存率や/または最終点収束の可能性はこれまでに検討されていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T01:20:44Z)
• On High dimensional Poisson models with measurement error: hypothesis testing for nonlinear nonconvex optimization [13.369004892264146]
  我々は高次元の回帰モデルの推定と検証を行い、データ解析に広く応用する。 ペナル化された一貫性を最小化することで回帰パラメータを推定する。 提案手法はアルツハイマー病イニシアチブに適用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-31T06:58:42Z)
• Wasserstein Distributionally Robust Estimation in High Dimensions: Performance Analysis and Optimal Hyperparameter Tuning [0.0]
  雑音線形測定から未知パラメータを推定するための分布的ロバストな推定フレームワークを提案する。 このような推定器の2乗誤差性能を解析する作業に着目する。 凸凹最適化問題の解法として2乗誤差を復元できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-27T13:02:59Z)
• Experimental Design for Linear Functionals in Reproducing Kernel Hilbert Spaces [102.08678737900541]
  線形汎関数に対するバイアス認識設計のためのアルゴリズムを提供する。 準ガウス雑音下での固定および適応設計に対する漸近的でない信頼集合を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T20:56:25Z)
• The Interplay Between Implicit Bias and Benign Overfitting in Two-Layer Linear Networks [51.1848572349154]
  ノイズの多いデータに完全に適合するニューラルネットワークモデルは、見当たらないテストデータにうまく一般化できる。 我々は,2層線形ニューラルネットワークを2乗損失の勾配流で補間し,余剰リスクを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T22:01:01Z)
• Heavy-tailed Streaming Statistical Estimation [58.70341336199497]
  ストリーミング$p$のサンプルから重み付き統計推定の課題を考察する。 そこで我々は,傾きの雑音に対して,よりニュアンスな条件下での傾きの傾きの低下を設計し,より詳細な解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T21:30:27Z)
• Understanding Implicit Regularization in Over-Parameterized Single Index Model [55.41685740015095]
  我々は高次元単一インデックスモデルのための正規化自由アルゴリズムを設計する。 暗黙正則化現象の理論的保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T13:27:47Z)
• Asymptotic Analysis of an Ensemble of Randomly Projected Linear Discriminants [94.46276668068327]
  [1]では、ランダムに投影された線形判別式のアンサンブルを用いてデータセットを分類する。 我々は,計算コストのかかるクロスバリデーション推定器の代替として,誤分類確率の一貫した推定器を開発する。 また、実データと合成データの両方で投影次元を調整するための推定器の使用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T12:47:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。