Fugu-MT 論文翻訳(概要): Re-examining Granger Causality from Causal Bayesian Networks Perspective

論文の概要: Re-examining Granger Causality from Causal Bayesian Networks Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02672v1
Date: Sun, 05 Jan 2025 21:49:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-07 16:36:51.672343
Title: Re-examining Granger Causality from Causal Bayesian Networks Perspective
Title（参考訳）: Causal Bayesian Networks から見たGranger Causalityの再検討
Authors: S. A. Adedayo,
Abstract要約: Granger causality (GC) は時系列データにおける因果関係を特定するための計算ツールである。 GCには制限があり、非因果的フレームワークとして批判されている。これは、ライヘンバッハの共通因果原理(RCCP)と因果ベイズネットワーク(CBN)レンズからGCを分析することで達成された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Characterizing cause-effect relationships in complex systems could be critical to understanding these systems. For many, Granger causality (GC) remains a computational tool of choice to identify causal relations in time series data. Like other causal discovery tools, GC has limitations and has been criticized as a non-causal framework. Here, we addressed one of the recurring criticisms of GC by endowing it with proper causal interpretation. This was achieved by analyzing GC from Reichenbach's Common Cause Principles (RCCPs) and causal Bayesian networks (CBNs) lenses. We showed theoretically and graphically that this reformulation endowed GC with a proper causal interpretation under certain assumptions and achieved satisfactory results on simulation.
Abstract（参考訳）: 複雑なシステムにおける因果関係を特徴づけることは、これらのシステムを理解する上で重要である。多くの人にとって、Granger causality (GC) は時系列データにおける因果関係を特定するための計算ツールであり続けている。他の因果発見ツールと同様に、GCには制限があり、非因果的フレームワークとして批判されている。ここでは,GCに対する批判の1つとして,適切な因果解釈を施すことで対処した。これは、ライヘンバッハの共通因果原理(RCCP)と因果ベイズネットワーク(CBN)レンズからGCを分析することで達成された。我々は,この改定が特定の仮定の下で適切な因果解釈をGCに与えることを理論的・図式的に示し,シミュレーションで満足な結果を得た。

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