論文の概要: Structural restrictions in local causal discovery: identifying direct causes of a target variable

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16048v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 18:31:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 17:55:22.233547
• Title: Structural restrictions in local causal discovery: identifying direct causes of a target variable
• Title（参考訳）: 局所因果発見における構造的制約--標的変数の直接原因を特定する
• Authors: Juraj Bodik, Val\'erie Chavez-Demoulin
• Abstract要約: 観測的関節分布から対象変数の直接的原因の集合を学習する問題を考察する。 有限個のランダムサンプルから直接原因を推定する2つの実用的なアルゴリズムを提案し,その有効性をいくつかのベンチマークデータセットで示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of learning a set of direct causes of a target variable from an observational joint distribution. Learning directed acyclic graphs (DAGs) that represent the causal structure is a fundamental problem in science. Several results are known when the full DAG is identifiable from the distribution, such as assuming a nonlinear Gaussian data-generating process. Often, we are only interested in identifying the direct causes of one target variable (local causal structure), not the full DAG. In this paper, we discuss different assumptions for the data-generating process of the target variable under which the set of direct causes is identifiable from the distribution. While doing so, we put essentially no assumptions on the variables other than the target variable. In addition to the novel identifiability results, we provide two practical algorithms for estimating the direct causes from a finite random sample and demonstrate their effectiveness on several benchmark datasets. We apply this framework to learn direct causes of the reduction in fertility rates in different countries.
• Abstract（参考訳）: 観測的関節分布から対象変数の直接原因の集合を学習する問題を考察する。 因果構造を表す有向非巡回グラフ(DAG)を学習することは科学の基本的な問題である。 完全なDAGが分布から特定できる場合、例えば非線形ガウスデータ生成過程を仮定するなど、いくつかの結果が知られている。 多くの場合、我々は完全なDAGではなく、1つのターゲット変数(局所因果構造)の直接的な原因を特定することにのみ関心を持っている。 本稿では,対象変数のデータ生成過程について,その分布から直接原因の集合を識別できるさまざまな仮定について検討する。 その間、我々は基本的にターゲット変数以外の変数に仮定をしない。 本研究では,有限個のランダムサンプルから直接原因を推定する2つの実用的なアルゴリズムを提案し,いくつかのベンチマークデータセットでの有効性を示す。 この枠組みを適用して、各国の出生率の低下の直接的な原因を学習する。

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