論文の概要: Invariant Causal Prediction with Local Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05218v2
• Date: Fri, 30 Aug 2024 14:27:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 20:31:28.499971
• Title: Invariant Causal Prediction with Local Models
• Title（参考訳）: 局所モデルを用いた不変因果予測
• Authors: Alexander Mey, Rui Manuel Castro,
• Abstract要約: 観測データから対象変数の因果親を特定するタスクについて検討する。 L-ICP(textbfL$ocalized $textbfI$nvariant $textbfCa$usal $textbfP$rediction)と呼ばれる実用的手法を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.161513027831646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the task of identifying the causal parents of a target variable among a set of candidates from observational data. Our main assumption is that the candidate variables are observed in different environments which may, under certain assumptions, be regarded as interventions on the observed system. We assume a linear relationship between target and candidates, which can be different in each environment with the only restriction that the causal structure is invariant across environments. Within our proposed setting we provide sufficient conditions for identifiability of the causal parents and introduce a practical method called L-ICP ($\textbf{L}$ocalized $\textbf{I}$nvariant $\textbf{Ca}$usal $\textbf{P}$rediction), which is based on a hypothesis test for parent identification using a ratio of minimum and maximum statistics. We then show in a simplified setting that the statistical power of L-ICP converges exponentially fast in the sample size, and finally we analyze the behavior of L-ICP experimentally in more general settings.
• Abstract（参考訳）: 観測データから対象変数の因果親を特定するタスクについて検討する。 我々の主な前提は、候補変数は、特定の仮定の下で、観察されたシステムに対する介入と見なされる様々な環境で観察されるということである。 対象と候補の線形関係を仮定し,各環境において因果構造が環境間で不変であるという制約を課す。 提案した設定の中では、因果親の識別可能性に関する十分な条件を提供し、最小統計量と最大統計量の比率を用いた親識別の仮説テストに基づいて、L-ICP ($\textbf{L}$ocalized $\textbf{I}$nvariant $\textbf{Ca}$usal $\textbf{P}$rediction)と呼ばれる実用的な方法を導入する。 次に、L-ICPの統計的パワーがサンプルサイズで指数関数的に速く収束することを示し、最終的にL-ICPの挙動をより一般的な設定で実験的に解析する。

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