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关于利用冯・米塞斯估计器进行条件独立性检验的样本复杂性及其应用于因果推断
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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
该文介绍了一种基于非参数 Von Mises 估计器的条件独立性测试方法（VM-CI），可用于多元分布的熵估计，达到最优参数速率。作者证明了 VM-CI 的总体误差上限，并表征了使用该方法进行条件独立性测试的任何基于约束的因果发现算法的样本复杂度。该方法在性能上优于其他常见的条件独立性测试，表现更好。
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关键要点
- 该文介绍了一种基于非参数 Von Mises 估计器的条件独立性测试方法（VM-CI）。
- VM-CI 可用于多元分布的熵估计，达到最优参数速率。
- 作者证明了 VM-CI 的总体误差上限。
- VM-CI 表征了基于约束的因果发现算法的样本复杂度。
- 这是连续变量因果发现的首个样本复杂度保证。
- VM-CI 在时间复杂度和样本复杂度上均优于其他常见的条件独立性测试。
- VM-CI 在结构学习中表现出更好的性能。
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