論文の概要: On Different Notions of Redundancy in Conditional-Independence-Based Discovery of Graphical Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08531v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 16:08:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 18:10:01.054937
• Title: On Different Notions of Redundancy in Conditional-Independence-Based Discovery of Graphical Models
• Title（参考訳）: 条件付き独立性に基づく図形モデルの発見における冗長性の異なる表記法について
• Authors: Philipp M. Faller, Dominik Janzing,
• Abstract要約: グラフィカル表現の簡潔さのため、グラフの構成に使われないテストが多々存在することを示す。 すべてのテストがこの追加情報を含んでいるわけではなく、そのような冗長なテストに注意を払わなければならないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.384020227038961
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of conditional-independence-based discovery of graphical models is to find a graph that represents the independence structure of variables in a given dataset. To learn such a representation, conditional-independence-based approaches conduct a set of statistical tests that suffices to identify the graphical representation under some assumptions on the underlying distribution of the data. In this work, we highlight that due to the conciseness of the graphical representation, there are often many tests that are not used in the construction of the graph. These redundant tests have the potential to detect or sometimes correct errors in the learned model. We show that not all tests contain this additional information and that such redundant tests have to be applied with care. Precisely, we argue that particularly those conditional (in)dependence statements are interesting that follow only from graphical assumptions but do not hold for every probability distribution.
• Abstract（参考訳）: 条件付き独立性に基づくグラフィカルモデルの発見の目標は、与えられたデータセット内の変数の独立構造を表すグラフを見つけることである。 このような表現を学習するために、条件付き独立性に基づくアプローチは、データの基盤となる分布に関するいくつかの仮定の下で、グラフィカルな表現を特定するのに十分である統計テストのセットを実行する。 本稿では,グラフィカル表現の簡潔さのため,グラフ構築に使用されないテストが多々存在することを強調する。 これらの冗長テストは、学習したモデルのエラーを検出し、時には修正する可能性がある。 すべてのテストがこの追加情報を含んでいるわけではなく、そのような冗長なテストに注意を払わなければならないことを示す。 正確には、これらの条件付き(非依存性の)ステートメントは、グラフィカルな仮定からのみ従うが、全ての確率分布を保たない興味深いものであると論じる。

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