論文の概要: Distinguishing Cause from Effect on Categorical Data: The Uniform Channel Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08572v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 13:54:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:49:51.374259
• Title: Distinguishing Cause from Effect on Categorical Data: The Uniform Channel Model
• Title（参考訳）: カテゴリーデータへの影響と原因の区別:一様チャネルモデル
• Authors: M\'ario A. T. Figueiredo and Catarina A. Oliveira
• Abstract要約: 一対の確率変数の観測による効果による原因の識別は因果発見における中核的な問題である。 分類変数を用いた原因影響問題に対処するための基準を提案する。 我々は、条件付き確率質量関数が一様チャネル(UC)に最も近い因果方向として選択する。
• 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: Distinguishing cause from effect using observations of a pair of random variables is a core problem in causal discovery. Most approaches proposed for this task, namely additive noise models (ANM), are only adequate for quantitative data. We propose a criterion to address the cause-effect problem with categorical variables (living in sets with no meaningful order), inspired by seeing a conditional probability mass function (pmf) as a discrete memoryless channel. We select as the most likely causal direction the one in which the conditional pmf is closer to a uniform channel (UC). The rationale is that, in a UC, as in an ANM, the conditional entropy (of the effect given the cause) is independent of the cause distribution, in agreement with the principle of independence of cause and mechanism. Our approach, which we call the uniform channel model (UCM), thus extends the ANM rationale to categorical variables. To assess how close a conditional pmf (estimated from data) is to a UC, we use statistical testing, supported by a closed-form estimate of a UC channel. On the theoretical front, we prove identifiability of the UCM and show its equivalence with a structural causal model with a low-cardinality exogenous variable. Finally, the proposed method compares favorably with recent state-of-the-art alternatives in experiments on synthetic, benchmark, and real data.
• Abstract（参考訳）: 一対の確率変数の観測による効果の排除は因果発見における中核的な問題である。 このタスクのために提案されるほとんどのアプローチ、すなわち加法雑音モデル(ANM)は、量的データにのみ適している。 本研究では,条件付き確率質量関数 (pmf) を離散的メモリレスチャネルとして見ることにより,カテゴリー変数 (無意味な順序の集合で生活する) による因果効果問題に対処するための基準を提案する。 条件付きpmfが一様チャネル(uc)に近い方向を最も可能性の高い因果方向として選択する。 理論的には、uc において anm と同様に、条件付きエントロピー(原因が与える効果)は原因分布とは独立であり、原因とメカニズムの独立性の原理と一致している。 統一チャネルモデル(UCM)と呼ばれる我々のアプローチは、ANM論理をカテゴリー変数に拡張する。 条件pmf(データから推定される)がUCにどの程度近いかを評価するために,UCチャネルのクローズドフォーム推定によって支持される統計検査を用いる。 理論的には, ucmの同一性が証明され, 低カーディナリティ外因性変数を持つ構造因果モデルと等価性を示す。 最後に, 提案手法は, 合成, ベンチマーク, 実データ実験における最近の最先端の代替手法と比較した。

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