論文の概要: Identifiability of latent causal graphical models without pure children
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18410v1
- Date: Fri, 23 May 2025 22:34:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.400404
- Title: Identifiability of latent causal graphical models without pure children
- Title（参考訳）: 純子を伴わない潜在因果図モデルの識別可能性
- Authors: Seunghyun Lee, Yuqi Gu,
- Abstract要約: 本稿では,潜伏変数の存在下で因果図形モデルを特定するという課題を考察する。
因果図形モデル全体の識別性を保証した二重三角図形条件を提案する。
我々はまた、識別可能性に必要な条件を確立し、識別可能性の基本的限界に関する貴重な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.545948734057268
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper considers a challenging problem of identifying a causal graphical model under the presence of latent variables. While various identifiability conditions have been proposed in the literature, they often require multiple pure children per latent variable or restrictions on the latent causal graph. Furthermore, it is common for all observed variables to exhibit the same modality. Consequently, the existing identifiability conditions are often too stringent for complex real-world data. We consider a general nonparametric measurement model with arbitrary observed variable types and binary latent variables, and propose a double triangular graphical condition that guarantees identifiability of the entire causal graphical model. The proposed condition significantly relaxes the popular pure children condition. We also establish necessary conditions for identifiability and provide valuable insights into fundamental limits of identifiability. Simulation studies verify that latent structures satisfying our conditions can be accurately estimated from data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,潜伏変数の存在下で因果図形モデルを特定するという課題について考察する。
文献では様々な識別可能性条件が提案されているが、潜伏変数あたりの複数の純粋な子供や潜伏因果グラフの制限を必要とすることが多い。
さらに、すべての観測変数が同じモダリティを示すことは一般的である。
したがって、既存の識別可能性条件は、しばしば複雑な実世界のデータには厳しすぎる。
任意の変数型と2変数の潜伏変数を持つ一般的な非パラメトリックな測定モデルを検討し、因果グラフモデル全体の識別性を保証する二重三角形のグラフィカル条件を提案する。
提案した条件は、人気の純粋な子どもの状態を著しく緩和する。
我々はまた、識別可能性に必要な条件を確立し、識別可能性の基本的限界に関する貴重な洞察を提供する。
シミュレーション研究は、我々の条件を満たす潜在構造がデータから正確に推定可能であることを検証した。
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