論文の概要: Internal Incoherency Scores for Constraint-based Causal Discovery Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14719v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 16:44:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:29:32.778667
• Title: Internal Incoherency Scores for Constraint-based Causal Discovery Algorithms
• Title（参考訳）: 制約に基づく因果探索アルゴリズムにおける内部不整合スコア
• Authors: Sofia Faltenbacher, Jonas Wahl, Rebecca Herman, Jakob Runge,
• Abstract要約: 仮説違反や有限サンプル誤りの検証が可能な内部コヒーレンシスコアを提案する。 シミュレーションおよび実世界のデータセットを用いて,PCアルゴリズムにおけるコヒーレンシースコアについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.524536193679124
• License:
• Abstract: Causal discovery aims to infer causal graphs from observational or experimental data. Methods such as the popular PC algorithm are based on conditional independence testing and utilize enabling assumptions, such as the faithfulness assumption, for their inferences. In practice, these assumptions, as well as the functional assumptions inherited from the chosen conditional independence test, are typically taken as a given and not further tested for their validity on the data. In this work, we propose internal coherency scores that allow testing for assumption violations and finite sample errors, whenever detectable without requiring ground truth or further statistical tests. We provide a complete classification of erroneous results, including a distinction between detectable and undetectable errors, and prove that the detectable erroneous results can be measured by our scores. We illustrate our coherency scores on the PC algorithm with simulated and real-world datasets, and envision that testing for internal coherency can become a standard tool in applying constraint-based methods, much like a suite of tests is used to validate the assumptions of classical regression analysis.
• Abstract（参考訳）: 因果発見は、観測データや実験データから因果グラフを推測することを目的としている。 一般的なPCアルゴリズムのような手法は条件付き独立性テストに基づいており、その推論に忠実性仮定のような仮定を有効に活用している。 実際には、これらの仮定は、選択された条件付き独立テストから継承された機能的仮定と同様に、通常、与えられたものとされ、データに対する妥当性についてさらにテストされない。 本研究では,仮定違反や有限サンプル誤りの検定が可能な内部コヒーレンシスコアを提案する。 検出可能な誤りと検出不能な誤りの区別を含む誤結果の完全な分類を行い,検出可能な誤結果がスコアによって測定可能であることを証明した。 シミュレーションおよび実世界のデータセットを用いてPCアルゴリズム上でのコヒーレンシースコアを説明し、古典回帰分析の仮定を検証するためにテストスイートのように制約ベースの手法を適用する上で、内部コヒーレンシーのテストが標準ツールとなることを想定する。

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