論文の概要: On the Recoverability of Causal Relations from Temporally Aggregated I.I.D. Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02191v3
• Date: Mon, 9 Sep 2024 20:26:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 23:03:57.250681
• Title: On the Recoverability of Causal Relations from Temporally Aggregated I.I.D. Data
• Title（参考訳）: 一時集約I.I.D.データからの因果関係の復元可能性について
• Authors: Shunxing Fan, Mingming Gong, Kun Zhang,
• Abstract要約: 時間的アグリゲーションが一般環境における瞬時因果発見に及ぼす影響を考察する。 理論的,実験的に,因果発見結果は凝集により著しく歪む可能性があることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.228979584422056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We consider the effect of temporal aggregation on instantaneous (non-temporal) causal discovery in general setting. This is motivated by the observation that the true causal time lag is often considerably shorter than the observational interval. This discrepancy leads to high aggregation, causing time-delay causality to vanish and instantaneous dependence to manifest. Although we expect such instantaneous dependence has consistency with the true causal relation in certain sense to make the discovery results meaningful, it remains unclear what type of consistency we need and when will such consistency be satisfied. We proposed functional consistency and conditional independence consistency in formal way correspond functional causal model-based methods and conditional independence-based methods respectively and provide the conditions under which these consistencies will hold. We show theoretically and experimentally that causal discovery results may be seriously distorted by aggregation especially in complete nonlinear case and we also find causal relationship still recoverable from aggregated data if we have partial linearity or appropriate prior. Our findings suggest community should take a cautious and meticulous approach when interpreting causal discovery results from such data and show why and when aggregation will distort the performance of causal discovery methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,時間的アグリゲーションが時間的(非時間的)因果発見に及ぼす影響を概観する。 これは、真の因果時間ラグが観測間隔よりもかなり短いことが観察の動機となっている。 この不一致は高い凝集を引き起こすため、時間遅延因果関係は消失し、マニフェストへの瞬時に依存する。 このような瞬間的依存は、発見結果を意味づけるためにある意味において真の因果関係と整合性を持つことを期待するが、どのような整合性が必要なのか、いつそのような整合性を満たすのかは不明である。 機能的一貫性と条件的独立性は,それぞれ機能的因果モデルに基づく手法と条件的独立性に基づく手法に対応し,それらの構成が持つ条件を提供する。 本研究では,特に完全非線形の場合において,因果発見結果が集約によって著しく歪む可能性があること,また,部分線形性や適切な先行性がある場合,集約データから因果関係が回復可能であることを理論的,実験的に示す。 これらのデータから因果発見結果を解釈する際には,コミュニティは慎重かつ慎重なアプローチをとるべきであり,なぜ,いつ凝集が因果発見法の性能を歪めるかを示す。

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