論文の概要: Causal Order Discovery based on Monotonic SCMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19870v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 03:15:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:17:57.832353
• Title: Causal Order Discovery based on Monotonic SCMs
• Title（参考訳）: モノトニックSCMに基づく因果次数探索
• Authors: Ali Izadi, Martin Ester,
• Abstract要約: 本稿では,根変数を反復的に検出することで因果順序を直接同定する新しいシーケンシャル手順を提案する。 この方法では、スパーシティ仮定と関連する最適化課題が不要になる。 本稿では,ルート変数の逐次探索におけるアプローチの有効性を,ヤコビアン空間を最大化する手法と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.47587439763942
• License:
• Abstract: In this paper, we consider the problem of causal order discovery within the framework of monotonic Structural Causal Models (SCMs), which have gained attention for their potential to enable causal inference and causal discovery from observational data. While existing approaches either assume prior knowledge about the causal order or use complex optimization techniques to impose sparsity in the Jacobian of Triangular Monotonic Increasing maps, our work introduces a novel sequential procedure that directly identifies the causal order by iteratively detecting the root variable. This method eliminates the need for sparsity assumptions and the associated optimization challenges, enabling the identification of a unique SCM without the need for multiple independence tests to break the Markov equivalence class. We demonstrate the effectiveness of our approach in sequentially finding the root variable, comparing it to methods that maximize Jacobian sparsity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モノトニック構造因果モデル (SCM) の枠組みにおける因果次数探索の問題について考察する。 既存のアプローチでは、因果次数に関する事前の知識を前提とするか、複雑な最適化手法を用いて三角単調増分写像のヤコビアンに間隔を課すが、本研究では、根変数を反復的に検出することによって因果次数を直接同定する新しいシーケンシャル手順を導入する。 この方法では、スパーシティ仮定と関連する最適化課題の必要性を排除し、マルコフ同値クラスを壊すために複数の独立性試験を必要とせずに、ユニークなSCMの識別を可能にする。 本稿では,ルート変数の逐次探索におけるアプローチの有効性を,ヤコビアン空間を最大化する手法と比較する。

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