論文の概要: Identification of Causal Structure with Latent Variables Based on Higher Order Cumulants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11934v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 08:20:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 16:39:13.052939
• Title: Identification of Causal Structure with Latent Variables Based on Higher Order Cumulants
• Title（参考訳）: 高次累積量に基づく潜在変数による因果構造の同定
• Authors: Wei Chen, Zhiyi Huang, Ruichu Cai, Zhifeng Hao, Kun Zhang
• Abstract要約: 本稿では,潜伏変数の影響を受ける2つの変数間の因果エッジの存在を同定するための新しい手法を提案する。 このような因果エッジが流出した場合、因果方向を決定するための非対称性基準を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.85295338809117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal discovery with latent variables is a crucial but challenging task. Despite the emergence of numerous methods aimed at addressing this challenge, they are not fully identified to the structure that two observed variables are influenced by one latent variable and there might be a directed edge in between. Interestingly, we notice that this structure can be identified through the utilization of higher-order cumulants. By leveraging the higher-order cumulants of non-Gaussian data, we provide an analytical solution for estimating the causal coefficients or their ratios. With the estimated (ratios of) causal coefficients, we propose a novel approach to identify the existence of a causal edge between two observed variables subject to latent variable influence. In case when such a causal edge exits, we introduce an asymmetry criterion to determine the causal direction. The experimental results demonstrate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 潜在変数による因果的発見は重要だが困難なタスクである。 この課題に対処するために多くの方法が登場したにもかかわらず、2つの観測変数が1つの潜在変数に影響され、その間に有向エッジが存在するという構造を完全には特定できない。 興味深いことに、この構造は高次累積体の利用によって識別できる。 非ガウスデータの高次累積を活用し、因果係数またはそれらの比率を推定するための解析解を提供する。 因果係数の推定(比)を用いて,潜在変数の影響を受ける2つの観測変数間の因果縁の存在を同定する新しい手法を提案する。 このような因果エッジが流出した場合、因果方向を決定するための非対称性基準を導入する。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。

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