論文の概要: Identifying Nonstationary Causal Structures with High-Order Markov Switching Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17698v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 16:38:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 13:41:09.712800
• Title: Identifying Nonstationary Causal Structures with High-Order Markov Switching Models
• Title（参考訳）: 高次マルコフスイッチングモデルによる非定常因果構造同定
• Authors: Carles Balsells-Rodas, Yixin Wang, Pedro A. M. Mediano, Yingzhen Li,
• Abstract要約: 時系列における因果発見は急速に発展し、気候科学や神経科学など様々な分野に応用されている。 この研究では、状態依存因果構造を通して非定常性に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.86541172199634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal discovery in time series is a rapidly evolving field with a wide variety of applications in other areas such as climate science and neuroscience. Traditional approaches assume a stationary causal graph, which can be adapted to nonstationary time series with time-dependent effects or heterogeneous noise. In this work we address nonstationarity via regime-dependent causal structures. We first establish identifiability for high-order Markov Switching Models, which provide the foundations for identifiable regime-dependent causal discovery. Our empirical studies demonstrate the scalability of our proposed approach for high-order regime-dependent structure estimation, and we illustrate its applicability on brain activity data.
• Abstract（参考訳）: 時系列における因果発見は急速に発展し、気候科学や神経科学など様々な分野に応用されている。 従来のアプローチでは定常因果グラフを仮定しており、時間依存効果や異種ノイズを伴う非定常時系列に適応することができる。 この研究では、状態依存因果構造を介して非定常性に対処する。 我々はまず,高次マルコフスイッチングモデルの同定可能性を確立する。 本研究では, 高次構造依存構造推定のための提案手法のスケーラビリティを実証し, 脳活動データに適用可能であることを示す。

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