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一个通用的因果推断框架，允许有因果关系的隐藏变量
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文介绍了一种适用于因果网络中隐藏变量的新型因果发现框架，通过研究秩与条件独立性的有效性，建立了潜在结构模式可辨识性的必要和充分条件。开发了一种基于秩的潜在因果发现算法（RLCD），能够高效地定位隐藏变量并确定整个因果结构。实验结果证明了该方法在有限样本情况下的有效性。
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关键要点
- 本论文介绍了一种新型因果发现框架，适用于因果网络中的隐藏变量。
- 通过研究秩与条件独立性的有效性，建立了潜在结构模式可辨识性的必要和充分条件。
- 开发了一种基于秩的潜在因果发现算法（RLCD），能够高效定位隐藏变量并确定因果结构。
- RLCD在某些图形条件下能够渐近正确识别潜在因果图的马尔可夫等价类。
- 实验结果证明该方法在有限样本情况下的有效性。
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