論文の概要: Bayesian Causal Inference with Gaussian Process Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00623v1
• Date: Thu, 1 Feb 2024 14:39:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 15:13:33.089867
• Title: Bayesian Causal Inference with Gaussian Process Networks
• Title（参考訳）: ガウス過程ネットワークを用いたベイズ因果推論
• Authors: Enrico Giudice, Jack Kuipers and Giusi Moffa
• Abstract要約: 本稿では,ガウス過程ネットワークモデルにおける仮説的介入の効果のベイズ推定の問題について考察する。 本稿では,ネットワーク全体の介入の効果をシミュレートし,下流変数に対する介入の効果を伝播させることにより,GPNに対する因果推論を行う方法について述べる。 両フレームワークを既知の因果グラフのケースを超えて拡張し,マルコフ連鎖モンテカルロ法による因果構造の不確実性を取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal discovery and inference from observational data is an essential problem in statistics posing both modeling and computational challenges. These are typically addressed by imposing strict assumptions on the joint distribution such as linearity. We consider the problem of the Bayesian estimation of the effects of hypothetical interventions in the Gaussian Process Network (GPN) model, a flexible causal framework which allows describing the causal relationships nonparametrically. We detail how to perform causal inference on GPNs by simulating the effect of an intervention across the whole network and propagating the effect of the intervention on downstream variables. We further derive a simpler computational approximation by estimating the intervention distribution as a function of local variables only, modeling the conditional distributions via additive Gaussian processes. We extend both frameworks beyond the case of a known causal graph, incorporating uncertainty about the causal structure via Markov chain Monte Carlo methods. Simulation studies show that our approach is able to identify the effects of hypothetical interventions with non-Gaussian, non-linear observational data and accurately reflect the posterior uncertainty of the causal estimates. Finally we compare the results of our GPN-based causal inference approach to existing methods on a dataset of $A.~thaliana$ gene expressions.
• Abstract（参考訳）: 観測データからの因果発見と推論は、モデリングと計算の両方の課題を呈する統計学において重要な問題である。 これらは典型的には、線型性のような関節分布に関する厳密な仮定によって解決される。 因果関係を非パラメトリックに記述できる柔軟な因果関係の枠組みであるガウス過程ネットワーク(GPN)モデルにおける仮説的介入の効果をベイズ推定の問題点を考察する。 本稿では,ネットワーク全体の介入の効果をシミュレーションし,下流変数に対する介入の効果を伝播することにより,GPNに対する因果推論を行う方法について述べる。 さらに,局所変数のみの関数として介入分布を推定し,加法ガウス過程による条件分布をモデル化することで,より単純な計算近似を導出する。 両フレームワークを既知の因果グラフのケースを超えて拡張し,マルコフ連鎖モンテカルロ法による因果構造の不確実性を取り入れた。 シミュレーション研究では,非ガウシアン・非線形観測データを用いた仮説的介入の効果を同定し,因果推定の後方不確実性を正確に反映できることを示した。 最後に、gpnベースの因果推論アプローチの結果を、aのデータセット上の既存のメソッドと比較します。 thaliana$ 遺伝子発現。

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