論文の概要: Causal Discovery under Latent Class Confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07454v4
• Date: Thu, 23 May 2024 11:55:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 20:13:50.746301
• Title: Causal Discovery under Latent Class Confounding
• Title（参考訳）: 潜学級混在時の因果発見
• Authors: Bijan Mazaheri, Spencer Gordon, Yuval Rabani, Leonard Schulman,
• Abstract要約: 非巡回因果構造は、因果を示す矢印を持つ有向非巡回グラフ(DAG)を用いて記述することができる。 グローバルに構築された因果構造は、パラメトリックな仮定なしでも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）: 2.1749194587826026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An acyclic causal structure can be described using a directed acyclic graph (DAG) with arrows indicating causation. The task of learning this structure from data is known as "causal discovery." Diverse populations or changing environments can sometimes give rise to heterogeneous data. This heterogeneity can be thought of as a mixture model with multiple "sources," each exerting their own distinct signature on the observed variables. From this perspective, the source is a latent common cause for every observed variable. While some methods for causal discovery are able to work around unobserved confounding in special cases, the only known ways to deal with a global confounder (such as a latent class) involve parametric assumptions. Focusing on discrete observables, we demonstrate that globally confounded causal structures can still be identifiable without parametric assumptions, so long as the number of latent classes remains small relative to the size and sparsity of the underlying DAG.
• Abstract（参考訳）: 非巡回因果構造は、因果を示す矢印を持つ有向非巡回グラフ(DAG)を用いて記述することができる。 この構造をデータから学習する作業は「因果発見(causal discovery)」として知られている。 異種集団や環境の変化は、時として異種データを引き起こすことがある。 この異質性は、複数の「源」が混ざったモデルとみなすことができ、それぞれが観察された変数に対してそれぞれ独自のシグネチャを与える。 この観点では、ソースは観測されたすべての変数に対して、遅延した共通の原因である。 因果発見のためのいくつかの方法は、特別な場合において観測されていない共起を回避できるが、グローバルな共同設立者(潜伏階級など)を扱う唯一の既知の方法はパラメトリックな仮定である。 離散オブザーバブルに焦点をあてて、基礎となるDAGのサイズと空間性に対して潜在クラス数が小さい限り、グローバルに構築された因果構造がパラメトリックな仮定なしでも識別可能であることを実証する。

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