論文の概要: Causal Discovery with Unobserved Variables: A Proxy Variable Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05281v1
• Date: Tue, 9 May 2023 09:08:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 19:41:49.846816
• Title: Causal Discovery with Unobserved Variables: A Proxy Variable Approach
• Title（参考訳）: 観測不能変数による因果発見:確率変数アプローチ
• Authors: Mingzhou Liu, Xinwei Sun, Yu Qiao, Yizhou Wang
• Abstract要約: 近位仮説テストは、システムが連続変数からなる場合に拡張する。 これに基づいて、連続因果関係のテストの問題を各ビンにおける個別因果関係のテストの問題に変換することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.56435928287998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discovering causal relations from observational data is important. The existence of unobserved variables (e.g. latent confounding or mediation) can mislead the causal identification. To overcome this problem, proximal causal discovery methods attempted to adjust for the bias via the proxy of the unobserved variable. Particularly, hypothesis test-based methods proposed to identify the causal edge by testing the induced violation of linearity. However, these methods only apply to discrete data with strict level constraints, which limits their practice in the real world. In this paper, we fix this problem by extending the proximal hypothesis test to cases where the system consists of continuous variables. Our strategy is to present regularity conditions on the conditional distributions of the observed variables given the hidden factor, such that if we discretize its observed proxy with sufficiently fine, finite bins, the involved discretization error can be effectively controlled. Based on this, we can convert the problem of testing continuous causal relations to that of testing discrete causal relations in each bin, which can be effectively solved with existing methods. These non-parametric regularities we present are mild and can be satisfied by a wide range of structural causal models. Using both simulated and real-world data, we show the effectiveness of our method in recovering causal relations when unobserved variables exist.
• Abstract（参考訳）: 観測データから因果関係を発見することは重要である。 観測されていない変数(例えば潜伏結合や調停)の存在は因果同定を誤解させる可能性がある。 この問題を克服するため、近位因果発見法は観測されていない変数のプロキシを介してバイアスを調整しようとした。 特に, 線形性の帰納的違反を検証し, 因果エッジを同定する仮説テストに基づく手法を提案する。 しかし、これらの手法は厳密なレベルの制約のある離散データにのみ適用され、現実世界での実践は制限される。 本稿では,系が連続変数からなるケースに近位仮説テストを拡張することにより,この問題を解消する。 我々の戦略は、隠蔽因子が与えられた観測変数の条件分布に関する規則性条件を提示することであり、十分に微細な有限ビンで観測されたプロキシを離散化すれば、関連する離散化誤差を効果的に制御できる。 このことから, 連続因果関係テストの問題を各ビンの個別因果関係テストの問題に変換することができ, 既存の手法で効果的に解ける。 これらの非パラメトリック正則性は穏やかであり、幅広い構造的因果モデルによって満足することができる。 シミュレーションデータと実世界データの両方を用いて,観測されていない変数が存在する場合に因果関係を回復する手法の有効性を示す。

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