基于局部线性模型的不变因果预测

我们考虑从观测数据中识别目标变量的因果父节点的任务,我们的主要假设是候选变量在不同环境中被观测到,不同环境可以被视为对观测系统的干预,我们假设目标变量和协变量之间存在线性关系,但在每个环境中可能不同,关键是因果结构在各种环境中保持不变,我们提供了因果父节点可辨识性的充分条件,并介绍了一种基于假设检验的实际方法...

本文介绍了一种基于观测数据的因果父节点识别任务,提出了因果父节点可辨识性的充分条件,并介绍了一种基于假设检验的实际方法LoLICaP。实验证明LoLICaP在简化设置中的统计功效以指数速度随样本大小收敛。

原文中文,约2100字,阅读约需5分钟。发表于:
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