論文の概要: TSLiNGAM: DirectLiNGAM under heavy tails

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05422v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 08:34:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 13:08:45.586144
• Title: TSLiNGAM: DirectLiNGAM under heavy tails
• Title（参考訳）: TSLiNGAM: DirectLiNGAM under heavy tails (英語)
• Authors: Sarah Leyder, Jakob Raymaekers and Tim Verdonck
• Abstract要約: 本研究では、観測データに基づく因果モデルのDAGを同定する新しい手法TSLiNGAMを提案する。 TSLiNGAMは、変数間の因果方向を識別するために単純なOLS回帰を利用する人気アルゴリズムであるDirectLiNGAMをベースにしている。 重み付きおよび歪んだデータに対して著しく優れた性能を示し、より小さなサンプル効率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the established approaches to causal discovery consists of combining directed acyclic graphs (DAGs) with structural causal models (SCMs) to describe the functional dependencies of effects on their causes. Possible identifiability of SCMs given data depends on assumptions made on the noise variables and the functional classes in the SCM. For instance, in the LiNGAM model, the functional class is restricted to linear functions and the disturbances have to be non-Gaussian. In this work, we propose TSLiNGAM, a new method for identifying the DAG of a causal model based on observational data. TSLiNGAM builds on DirectLiNGAM, a popular algorithm which uses simple OLS regression for identifying causal directions between variables. TSLiNGAM leverages the non-Gaussianity assumption of the error terms in the LiNGAM model to obtain more efficient and robust estimation of the causal structure. TSLiNGAM is justified theoretically and is studied empirically in an extensive simulation study. It performs significantly better on heavy-tailed and skewed data and demonstrates a high small-sample efficiency. In addition, TSLiNGAM also shows better robustness properties as it is more resilient to contamination.
• Abstract（参考訳）: 因果発見の確立されたアプローチの1つは、その原因に対する影響の関数的依存性を記述するために、有向非巡回グラフ(DAG)と構造因果モデル(SCM)を組み合わせることである。 与えられたデータに対するSCMの識別可能性は、SCMの雑音変数と機能クラスに関する仮定に依存する。 例えば、リンガムモデルでは、関数クラスは線型関数に制限され、外乱は非ガウスである必要がある。 本研究では,観測データに基づく因果モデルのDAGを同定する新しい手法TSLiNGAMを提案する。 TSLiNGAMは、変数間の因果方向を識別するために単純なOLS回帰を利用する人気アルゴリズムであるDirectLiNGAMをベースにしている。 TSLiNGAMは、LiNGAMモデルにおける誤差項の非ガウス性仮定を利用して、因果構造のより効率的で堅牢な推定を得る。 TSLiNGAMは理論的に正当化され、広範なシミュレーション研究で実証研究されている。 重み付きおよび歪んだデータに対して著しく優れた性能を示し、より小さなサンプル効率を示す。 加えて、TSLiNGAMは汚染に対する耐性が高いため、優れた堅牢性を示す。

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