論文の概要: Rethinking Chronological Causal Discovery with Signal Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19903v1
• Date: Mon, 23 Feb 2026 14:43:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.858862
• Title: Rethinking Chronological Causal Discovery with Signal Processing
• Title（参考訳）: 信号処理による時系列因果発見の再考
• Authors: Kurt Butler, Damian Machlanski, Panagiotis Dimitrakopoulos, Sotirios A. Tsaftaris,
• Abstract要約: 因果発見問題は、実世界の変数間の因果関係を推論するために一連の観測を用いている。 これらの記録のタイミングが、下層の生物学的または物理的事象のタイミングと一致するという保証はない。 我々は,サンプリング率とウィンドウ長の変化が因果発見性能に与える影響を理解するための実証的および理論的証拠を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.128908393844009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causal discovery problems use a set of observations to deduce causality between variables in the real world, typically to answer questions about biological or physical systems. These observations are often recorded at regular time intervals, determined by a user or a machine, depending on the experiment design. There is generally no guarantee that the timing of these recordings matches the timing of the underlying biological or physical events. In this paper, we examine the sensitivity of causal discovery methods to this potential mismatch. We consider empirical and theoretical evidence to understand how causal discovery performance is impacted by changes of sampling rate and window length. We demonstrate that both classical and recent causal discovery methods exhibit sensitivity to these hyperparameters, and we discuss how ideas from signal processing may help us understand these phenomena.
• Abstract（参考訳）: 因果発見問題(英: Causal discovery problem)は、実世界の変数間の因果関係を推論するために一連の観測を用いており、通常は生物学的または物理的システムに関する質問に答える。 これらの観測は、通常時間間隔で記録され、ユーザーまたはマシンによって、実験設計によって決定される。 これらの記録のタイミングが、下層の生物学的または物理的事象のタイミングと一致するという保証はない。 本稿では,この潜在的なミスマッチに対する因果発見法の感度について検討する。 我々は,サンプリング率とウィンドウ長の変化が因果発見性能に与える影響を理解するための実証的および理論的証拠を考察する。 従来の因果発見法と最近の因果発見法の両方がこれらの過度パラメータに敏感であることを示し、信号処理のアイデアがこれらの現象を理解するのにどのように役立つかについて議論する。

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