論文の概要: Hybrids of Constraint-based and Noise-based Algorithms for Causal Discovery from Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08765v1
• Date: Wed, 14 Jun 2023 22:27:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 17:13:28.253163
• Title: Hybrids of Constraint-based and Noise-based Algorithms for Causal Discovery from Time Series
• Title（参考訳）: 時系列からの因果発見のための制約に基づくアルゴリズムと雑音に基づくアルゴリズムのハイブリッド化
• Authors: Charles K. Assaad, Daria Bystrova, Julyan Arbel, Emilie Devijver, Eric Gaussier, Wilfried Thuiller
• Abstract要約: 2つの新しいフレームワークは、サイクルを含むかもしれないし、含まないかもしれない要約因果グラフを発見するために提示される。 各フレームワークに対して、シミュレーションデータ、現実的な生態データ、および様々なアプリケーションからの実データに対して実験的にテストされる2つのハイブリッドアルゴリズムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.154323601107854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constraint-based and noise-based methods have been proposed to discover summary causal graphs from observational time series under strong assumptions which can be violated or impossible to verify in real applications. Recently, a hybrid method (Assaad et al, 2021) that combines these two approaches, proved to be robust to assumption violation. However, this method assumes that the summary causal graph is acyclic, but cycles are common in many applications. For example, in ecological communities, there may be cyclic relationships between predator and prey populations, creating feedback loops. Therefore, this paper presents two new frameworks for hybrids of constraint-based and noise-based methods that can discover summary causal graphs that may or may not contain cycles. For each framework, we provide two hybrid algorithms which are experimentally tested on simulated data, realistic ecological data, and real data from various applications. Experiments show that our hybrid approaches are robust and yield good results over most datasets.
• Abstract（参考訳）: 実アプリケーションでは検証できないような強い仮定の下で観測時系列から要約因果グラフを見つけるための制約ベースおよびノイズベース手法が提案されている。 近年,これら2つのアプローチを組み合わせたハイブリッド手法 (Assaad et al, 2021) が仮定違反に対して堅牢であることが判明した。 しかし、この手法は、要約因果グラフが非巡回であると仮定するが、多くのアプリケーションではサイクルが一般的である。 例えば、生態学的コミュニティでは、捕食者と獲物個体群の間に周期的な関係があり、フィードバックループを形成している。 そこで本稿では,制約に基づく手法と雑音に基づく手法を併用して,サイクルを含まない可能性のある要約因果グラフを探索する手法を提案する。 各フレームワークに対して、シミュレーションデータ、実環境データ、および様々なアプリケーションの実データに対して実験的にテストされる2つのハイブリッドアルゴリズムを提供する。 実験によると、私たちのハイブリッドアプローチは堅牢であり、ほとんどのデータセットに対して優れた結果をもたらします。

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