論文の概要: Directed Cyclic Graph for Causal Discovery from Multivariate Functional Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20537v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 15:19:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 14:29:04.778924
• Title: Directed Cyclic Graph for Causal Discovery from Multivariate Functional Data
• Title（参考訳）: 多変量関数データから因果発見のための有向巡回グラフ
• Authors: Saptarshi Roy, Raymond K. W. Wong, Yang Ni
• Abstract要約: 因果構造学習のための機能線形構造方程式モデルを提案する。 解釈可能性を高めるために,本モデルは低次元因果埋め込み空間を含む。 提案モデルが標準仮定の下で因果的同定可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.26007975367927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discovering causal relationship using multivariate functional data has received a significant amount of attention very recently. In this article, we introduce a functional linear structural equation model for causal structure learning when the underlying graph involving the multivariate functions may have cycles. To enhance interpretability, our model involves a low-dimensional causal embedded space such that all the relevant causal information in the multivariate functional data is preserved in this lower-dimensional subspace. We prove that the proposed model is causally identifiable under standard assumptions that are often made in the causal discovery literature. To carry out inference of our model, we develop a fully Bayesian framework with suitable prior specifications and uncertainty quantification through posterior summaries. We illustrate the superior performance of our method over existing methods in terms of causal graph estimation through extensive simulation studies. We also demonstrate the proposed method using a brain EEG dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年,多変量関数データを用いた因果関係の発見が注目されている。 本稿では,多変量関数を含む基礎グラフが周期を持つ場合,因果構造学習のための関数線形構造方程式モデルを提案する。 解釈可能性を高めるため,本モデルは低次元の因果埋め込み空間を包含し,多変量関数データ中のすべての因果情報を低次元部分空間に保存する。 提案モデルは,因果発見文献によく見られる標準的な仮定の下で,因果的に同定可能であることを証明した。 モデルの推定を行うために,適切な事前仕様と後続要約による不確実性定量化を備えた完全ベイズフレームワークを開発した。 本研究では,提案手法が既存の手法よりも優れた性能を,広範なシミュレーションによる因果グラフ推定により示す。 また,脳脳波データセットを用いて提案手法を示す。

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