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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18477v3
• Date: Mon, 14 Oct 2024 05:23:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:05:55.422202
• 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, Søren Wengel Mogensen, Cristopher Salvi, Niki Kilbertus,
• Abstract要約: 条件付き独立性(CI)の制約を、選択した間隔で調整する。 我々は,完全かつ完全な因果探索アルゴリズムを提案し,完全な観測データと部分的な観測データの両方を扱えるようにした。 また、これらの制約をデータから推測するために、フレキシブルで一貫したカーネルベースのCIテストを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.103713918313219
• License:
• 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 conditional independence (CI) constraints on coordinate processes over selected intervals that are Markov with respect to the acyclic dependence graph (allowing self-loops) induced by a general SDE model. We then provide a sound and complete causal discovery algorithm, capable of handling both fully and partially observed data, and uniquely recovering the underlying or induced ancestral graph by exploiting time directionality assuming a CI oracle. Finally, to make our algorithm practically usable, we also propose a flexible, consistent signature kernel-based CI test to infer these constraints from data. We extensively benchmark the CI test in isolation and as part of our causal discovery algorithms, outperforming existing approaches in SDE models and beyond.
• Abstract（参考訳）: 観測データから確率力学系の根底にある因果構造を推定することは、科学や健康、金融といった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)を通し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、一般SDEモデルにより誘導される非巡回依存グラフ(自己ループを許容する)に対してマルコフである選択区間上の座標過程に対する条件独立性(CI)制約を開発する。 次に、完全な観測データと部分的に観測されたデータの両方を処理し、CIオラクルを仮定した時間方向を利用して、基礎となるまたは誘導された祖先グラフを一意に復元することのできる、健全で完全な因果探索アルゴリズムを提案する。 最後に,これらの制約をデータから推測するための,フレキシブルで一貫したカーネルベースのCIテストを提案する。 私たちはCIテストを独立してベンチマークし、因果発見アルゴリズムの一部として、SDEモデルなどにおける既存のアプローチよりも優れています。

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