論文の概要: Signature Kernel Conditional Independence Tests in Causal Discovery for Stochastic Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18477v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 16:58:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 14:16:25.974397
• Title: Signature Kernel Conditional Independence Tests in Causal Discovery for Stochastic Processes
• Title（参考訳）: 確率過程の因果発見における符号カーネル条件独立試験
• Authors: Georg Manten, Cecilia Casolo, Emilio Ferrucci, S{\o}ren Wengel Mogensen, Cristopher Salvi, Niki Kilbertus
• Abstract要約: パス空間上での条件独立性(CI)のカーネルベーステストを開発する。 我々は非循環力学系に対する制約に基づく因果探索アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.216519074426323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inferring the causal structure underlying stochastic dynamical systems from observational data holds great promise in domains ranging from science and health to finance. Such processes can often be accurately modeled via stochastic differential equations (SDEs), which naturally imply causal relationships via "which variables enter the differential of which other variables". In this paper, we develop a kernel-based test of conditional independence (CI) on "path-space" -- solutions to SDEs -- by leveraging recent advances in signature kernels. We demonstrate strictly superior performance of our proposed CI test compared to existing approaches on path-space. Then, we develop constraint-based causal discovery algorithms for acyclic stochastic dynamical systems (allowing for loops) that leverage temporal information to recover the entire directed graph. Assuming faithfulness and a CI oracle, our algorithm is sound and complete. We empirically verify that our developed CI test in conjunction with the causal discovery algorithm reliably outperforms baselines across a range of settings.
• Abstract（参考訳）: 観測データから確率力学系の基礎となる因果構造を推測することは、科学や健康からファイナンスまで幅広い分野において大きな可能性を秘めている。 このような過程は確率微分方程式(SDE)によって正確にモデル化されることが多く、「どの変数が他の変数の微分に入るか」によって因果関係を暗示する。 本稿では,近年のシグネチャカーネルの進歩を活用して,SDEのソリューションであるパス空間上での条件独立性(CI)のカーネルベーステストを開発する。 提案するciテストはパススペースでの既存手法と比較して厳密に優れた性能を示す。 そこで我々は,時間情報を利用した非循環確率力学系に対する制約に基づく因果探索アルゴリズムを開発し,全有向グラフを復元する。 忠実性とci神託を仮定すると、我々のアルゴリズムは健全で完全です。 開発したCIテストと因果発見アルゴリズムが、さまざまな設定で確実にベースラインを上回っていることを実証的に検証します。

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