論文の概要: Toward Universal Laws of Outlier Propagation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08593v2
- Date: Thu, 13 Feb 2025 18:24:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:47:51.472752
- Title: Toward Universal Laws of Outlier Propagation
- Title（参考訳）: 外乱伝播の普遍的法則に向けて
- Authors: Aram Ebtekar, Yuhao Wang, Dominik Janzing,
- Abstract要約: 結合状態のランダム性欠陥は各因果機構のランダム性欠陥に分解されることを示す。
ランダム性保存のレヴィンの法則の拡張として、メカニズムの独立性が保たれているとき、弱い外れ値が強いものを引き起こすことができないことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.474280839142395
- License:
- Abstract: We argue that Algorithmic Information Theory (AIT) admits a principled way to quantify outliers in terms of so-called randomness deficiency. For the probability distribution generated by a causal Bayesian network, we show that the randomness deficiency of the joint state decomposes into randomness deficiencies of each causal mechanism, subject to the Independence of Mechanisms Principle. Accordingly, anomalous joint observations can be quantitatively attributed to their root causes, i.e., the mechanisms that behaved anomalously. As an extension of Levin's law of randomness conservation, we show that weak outliers cannot cause strong ones when Independence of Mechanisms holds. We show how these information theoretic laws provide a better understanding of the behaviour of outliers defined with respect to existing scores.
- Abstract（参考訳）: 我々は,アルゴリズム情報理論(AIT)が,いわゆるランダム性欠如の観点から,外れ値の定量化の原則的方法を認めていることを論じる。
因果ベイズネットワークが生成する確率分布について, 結合状態のランダム性欠如が各因果機構のランダム性欠陥に分解され, 機構の独立性を示す。
したがって、異常な関節観察は、その根本原因、すなわち不規則に振る舞うメカニズムに定量的に起因することができる。
ランダム性保存のレヴィンの法則の拡張として、メカニズムの独立性が保たれているとき、弱い外れ値が強いものを引き起こすことができないことを示す。
これらの情報理論法則が、既存のスコアに対して定義された外れ値の振る舞いをよりよく理解していることを示す。
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