論文の概要: PAIR-CI: Calibrated Conditional Independence Testing for Causal Discovery with Incomplete Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04838v1
• Date: Wed, 06 May 2026 12:34:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.813856
• Title: PAIR-CI: Calibrated Conditional Independence Testing for Causal Discovery with Incomplete Data
• Title（参考訳）: PAIR-CI: 不完全なデータによる因果発見のための校正条件独立テスト
• Abstract要約: PAIR-CIは非パラメトリック条件独立(CI)テストであり,複数の命令を直接推論手順に統合することによりキャリブレーションを回復する。 確率的に一貫した分散推定器は、クロスバリデーションと多重計算による不確かさを共同で説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The standard constraint-based paradigm for causal discovery with incomplete data -- impute first, test second -- is frequently miscalibrated: any consistent conditional independence (CI) test rejects a true null with probability approaching 1 when imputation error induces spurious conditional dependence. We introduce PAIR-CI, a nonparametric CI test that restores calibration by integrating multiple imputation directly into the inferential procedure via a paired permutation design. PAIR-CI compares cross-validated models that include and exclude the candidate variable while receiving the same imputed conditioning set, forcing imputation error to cancel in their loss difference rather than contaminate the test statistic. A provably consistent variance estimator jointly accounts for uncertainty arising from cross-validation and multiple imputation -- to our knowledge, the first formal unification of these two inferential frameworks. In simulations, existing imputation-based CI tests exhibit false positive rates of 28--45% when data are missing not at random (MNAR), whereas PAIR-CI averages below the nominal 5% level across data-generating processes and missingness mechanisms. These gains are largest in nonlinear settings and grow with causal graph size: when integrated into the PC algorithm, PAIR-CI reduces structural Hamming distance by 8% on 10-variable nonlinear graphs, 15% on 30-variable equivalents, and up to 44% on the 56-variable HAILFINDER network, with stable performance in all settings.
• Abstract（参考訳）: 不完全なデータを持つ因果発見のための標準的な制約ベースのパラダイム(第一にインプット、第二にテスト)は、しばしば誤解される: 一貫性のある条件独立(CI)テストは、インプットエラーが突発的な条件依存を引き起こすと、確率が1に近づく真のヌルを拒絶する。 PAIR-CIはパラメトリックなCIテストで、複数の命令をペアの置換設計によって直接推論手順に統合することでキャリブレーションを復元する。 PAIR-CIは、同一のインプット条件セットを受け取りながら候補変数を含意・排除するクロスバリデーションモデルを比較し、インプットエラーはテスト統計を汚染するのではなく、損失差をキャンセルする。 確実な一貫性のある分散推定器は、クロスバリデーションと多重インプットから生じる不確実性を、私たちの知る限り、これら2つの推論フレームワークの最初の公式な統合として、共同で説明します。 シミュレーションでは、既存の計算ベースのCIテストでは、データがランダムに欠けていない場合(MNAR)に28～45%の偽陽性率を示し、一方、PAIR-CIの平均は、データ生成プロセスと欠落メカニズムで名目上の5%以下である。 PCアルゴリズムに統合された場合、PAIR-CIは10変数の非線形グラフにおいて構造ハミング距離を8%削減し、30変数の等価グラフでは15%、56変数のHAILFINDERネットワークでは最大44%削減する。

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