論文の概要: Sample Complexity of Nonparametric Closeness Testing for Continuous Distributions and Its Application to Causal Discovery with Hidden Confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07475v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 15:49:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:52:05.985273
• Title: Sample Complexity of Nonparametric Closeness Testing for Continuous Distributions and Its Application to Causal Discovery with Hidden Confounding
• Title（参考訳）: 連続分布における非パラメトリッククローズネス試験のサンプル複雑度と隠れ畳み込みによる因果発見への応用
• Authors: Fateme Jamshidi, Sina Akbari, Negar Kiyavash,
• Abstract要約: 2つの多次元連続分布が同一であるか、少なくとも$epsilon$で異なるかを、非パラメトリックな仮定の下でKulback-Leibler分散の観点から識別するサンプルの複雑さを解析する。 我々の近接性テストは滑らか性仮定の下で最適なパラメトリックレートを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.842487278479403
• License:
• Abstract: We study the problem of closeness testing for continuous distributions and its implications for causal discovery. Specifically, we analyze the sample complexity of distinguishing whether two multidimensional continuous distributions are identical or differ by at least $\epsilon$ in terms of Kullback-Leibler (KL) divergence under non-parametric assumptions. To this end, we propose an estimator of KL divergence which is based on the von Mises expansion. Our closeness test attains optimal parametric rates under smoothness assumptions. Equipped with this test, which serves as a building block of our causal discovery algorithm to identify the causal structure between two multidimensional random variables, we establish sample complexity guarantees for our causal discovery method. To the best of our knowledge, this work is the first work that provides sample complexity guarantees for distinguishing cause and effect in multidimensional non-linear models with non-Gaussian continuous variables in the presence of unobserved confounding.
• Abstract（参考訳）: 連続分布における近接性試験の問題点とその因果発見への応用について検討する。 具体的には、2つの多次元連続分布が同一であるか、少なくとも$\epsilon$によって、非パラメトリックな仮定の下でクルバック・リーブラー(KL)の発散を区別するサンプルの複雑さを分析する。 この目的のために、フォン・ミゼス展開に基づくKL発散の推定器を提案する。 我々の近接性テストは滑らか性仮定の下で最適なパラメトリックレートを達成する。 本試験は,2つの多次元確率変数間の因果構造を同定する因果発見アルゴリズムの構築ブロックとして機能する。 我々の知る限りでは、この研究は非ガウス連続変数を持つ多次元非線形モデルにおいて、観測不能な共芽の存在下で原因と効果を区別するためのサンプル複雑性を保証する最初の研究である。

関連論文リスト

• Credal Two-Sample Tests of Epistemic Ignorance [34.42566984003255]
  干潟集合を比較するための新しい仮説テストフレームワークである干潟2サンプル試験を導入する。 両サンプル試験を一般化して, 対等性, 包摂性, 交叉性, 相互排他性の推論を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T18:09:09Z)
• Convergence of Score-Based Discrete Diffusion Models: A Discrete-Time Analysis [56.442307356162864]
  連続時間マルコフ連鎖(CTMC)に基づくスコアベース離散拡散モデルの理論的側面について検討する。 本稿では,事前定義された時間点におけるスコア推定値を利用する離散時間サンプリングアルゴリズムを一般状態空間$[S]d$に導入する。 我々の収束解析はジルサノフ法を用いて離散スコア関数の重要な性質を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T09:07:13Z)
• Unveiling the Statistical Foundations of Chain-of-Thought Prompting Methods [59.779795063072655]
  CoT(Chain-of-Thought)の促進とその変種は、多段階推論問題を解決する効果的な方法として人気を集めている。 統計的推定の観点からCoTのプロンプトを解析し,その複雑さを包括的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T04:07:18Z)
• A Unified Theory of Stochastic Proximal Point Methods without Smoothness [52.30944052987393]
  近点法はその数値的安定性と不完全なチューニングに対する頑健性からかなりの関心を集めている。 本稿では,近位点法(SPPM)の幅広いバリエーションの包括的解析について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T21:09:19Z)
• In-and-Out: Algorithmic Diffusion for Sampling Convex Bodies [7.70133333709347]
  高次元凸体を一様にサンプリングするための新しいランダムウォークを提案する。 出力をより強力な保証で、最先端のランタイムの複雑さを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T16:15:46Z)
• On sample complexity of conditional independence testing with Von Mises estimator with application to causal discovery [21.12645737093305]
  条件付き独立テストは制約に基づく因果探索アルゴリズムにおいて不可欠なステップである。 我々は、最適パラメトリックレートを達成するVM-CIと呼ばれる推定器に基づいて、条件独立性の試験を設計する。 VM-CIは、時間またはサンプルの複雑さの観点から、他の一般的なCIテストよりも優れていることを実証的に示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T14:52:25Z)
• Learning Linear Causal Representations from Interventions under General Nonlinear Mixing [52.66151568785088]
  介入対象にアクセスできることなく、未知の単一ノード介入を考慮し、強い識別可能性を示す。 これは、ディープニューラルネットワークの埋め込みに対する非ペアの介入による因果識別性の最初の例である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T02:32:12Z)
• Bootstrapped Edge Count Tests for Nonparametric Two-Sample Inference Under Heterogeneity [5.8010446129208155]
  両試料間の差異を正確に検出する新しい非パラメトリック試験法を開発した。 オンラインゲームにおけるユーザ行動検出のための総合シミュレーション研究と応用により,提案試験の非漸近性能が向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T22:25:44Z)
• Targeted Separation and Convergence with Kernel Discrepancies [61.973643031360254]
  カーネルベースの不一致測度は、(i)ターゲットPを他の確率測度から分離するか、(ii)Pへの弱収束を制御する必要がある。 本稿では, (i) と (ii) を保証するのに十分な,必要な新しい条件を導出する。 可分距離空間上のMDDに対して、ボヒナー埋め込み可測度を分離するカーネルを特徴づけ、すべての測度を非有界カーネルと分離するための単純な条件を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T16:41:16Z)
• On the Sample Complexity of Causal Discovery and the Value of Domain Expertise [0.0]
  因果発見法は、純粋観測データからランダム変数間の因果関係を同定する。 本稿では,CIオラクルを使わずに因果探索アルゴリズムのサンプル複雑性を解析する。 我々の方法では、データサンプルの観点からドメインの専門知識の価値を定量化できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-05T16:26:17Z)
• The Hidden Uncertainty in a Neural Networks Activations [105.4223982696279]
  ニューラルネットワークの潜在表現の分布は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの検出に成功している。 本研究は、この分布が、モデルの不確実性と相関しているかどうかを考察し、新しい入力に一般化する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-05T17:30:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。