論文の概要: Improving Finite Sample Performance of Causal Discovery by Exploiting Temporal Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19503v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 19:36:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 18:31:50.654793
• Title: Improving Finite Sample Performance of Causal Discovery by Exploiting Temporal Structure
• Title（参考訳）: 時間構造爆発による因果発見の有限サンプル性能の向上
• Authors: Christine W Bang, Janine Witte, Ronja Foraita, Vanessa Didelez,
• Abstract要約: 因果発見の方法は、データ駆動方式で因果構造を特定することを目的としている。 既存のアルゴリズムは不安定で統計的誤差に敏感であることが知られている。 本稿では,時間的構造,いわゆる階層的背景知識を利用するアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Methods of causal discovery aim to identify causal structures in a data driven way. Existing algorithms are known to be unstable and sensitive to statistical errors, and are therefore rarely used with biomedical or epidemiological data. We present an algorithm that efficiently exploits temporal structure, so-called tiered background knowledge, for estimating causal structures. Tiered background knowledge is readily available from, e.g., cohort or registry data. When used efficiently it renders the algorithm more robust to statistical errors and ultimately increases accuracy in finite samples. We describe the algorithm and illustrate how it proceeds. Moreover, we offer formal proofs as well as examples of desirable properties of the algorithm, which we demonstrate empirically in an extensive simulation study. To illustrate its usefulness in practice, we apply the algorithm to data from a children's cohort study investigating the interplay of diet, physical activity and other lifestyle factors for health outcomes.
• Abstract（参考訳）: 因果発見の方法は、データ駆動方式で因果構造を特定することを目的としている。 既存のアルゴリズムは不安定で統計的誤差に敏感であることが知られており、生物医学や疫学のデータではほとんど使われていない。 本稿では,時間的構造,いわゆる階層的背景知識を効率的に活用し,因果構造を推定するアルゴリズムを提案する。 階層化されたバックグラウンド知識は、例えばコホートやレジストリデータから簡単に利用できる。 効率的に使用すると、アルゴリズムは統計的誤差に対してより堅牢になり、最終的には有限サンプルの精度を高める。 アルゴリズムを記述し、その進捗状況を説明する。 さらに,本アルゴリズムの望ましい特性の例として,形式的証明を提供し,広範なシミュレーション研究で実証実験を行った。 本研究は, 食生活, 身体活動, その他の生活習慣要因の相互関係について, 子どものコホート研究から得られたデータにアルゴリズムを適用した。

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