論文の概要: Robust Causal Analysis of Linear Cyclic Systems With Hidden Confounders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11590v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 14:09:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:34.000931
• Title: Robust Causal Analysis of Linear Cyclic Systems With Hidden Confounders
• Title（参考訳）: 隠れた共同ファウンダーによる線形サイクルシステムのロバスト因果解析
• Authors: Boris Lorbeer,
• Abstract要約: 多くの複雑なシステムにはフィードバックループがあり、これは我々の手法が周期的因果関係を許容する必要があることを意味する。 データは、しばしば汚染されたプロセスによって歪むので、そのような歪みに対して堅牢な手法を適用する必要があります。 我々はLLCの堅牢性について検討する。 citellcは、隠れた共同設立者と循環モデルを扱う数少ない因果分析手法の1つだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We live in a world full of complex systems which we need to improve our understanding of. To accomplish this, purely probabilistic investigations are often not enough. They are only the first step and must be followed by learning the system's underlying mechanisms. This is what the discipline of causality is concerned with. Many of those complex systems contain feedback loops which means that our methods have to allow for cyclic causal relations. Furthermore, systems are rarely sufficiently isolated, which means that there are usually hidden confounders, i.e., unmeasured variables that each causally affects more than one measured variable. Finally, data is often distorted by contaminating processes, and we need to apply methods that are robust against such distortions. That's why we consider the robustness of LLC, see \cite{llc}, one of the few causal analysis methods that can deal with cyclic models with hidden confounders. Following a theoretical analysis of LLC's robustness properties, we also provide robust extensions of LLC. To facilitate reproducibility and further research in this field, we make the source code publicly available.
• Abstract（参考訳）: 私たちは、理解を深めるために必要な複雑なシステムでいっぱいの世界に住んでいます。 これを達成するために、純粋に確率的な調査は、しばしば不十分である。 これらは最初のステップに過ぎず、システムの基盤となるメカニズムを学習しなければなりません。 これが因果関係の規律である。 これらの複雑なシステムの多くはフィードバックループを含んでいるため、我々の手法は周期的因果関係を許容しなければならない。 さらに、システムは十分に分離されることは稀であり、通常は隠れた共同設立者(つまり、各変数が複数の測定変数に因果的に影響する未測定変数)が存在することを意味する。 最後に、データはしばしば汚染されたプロセスによって歪められ、そのような歪みに対して堅牢な手法を適用する必要がある。 これは、隠れた共同設立者と循環モデルを扱うことができる数少ない因果解析手法の1つである。 LLC のロバスト性に関する理論的解析に続いて、LLC のロバスト拡張も提供する。 この分野での再現性とさらなる研究を容易にするため、ソースコードを公開している。

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