Core Concepts
ポアソン分岐構造因果モデルを使用して、高次累積量とパス解析を行うことで、因果関係を特定可能。
Abstract
ポアソン分岐構造因果モデル(PB-SCM)に基づく因果発見の重要性が強調されている。
カウントデータの特性や非同一視問題について詳細に説明されている。
PB-SCMの理論的結果や実験結果が提供され、提案手法の有効性が示されている。
Branching Structure and Causal Graph
カウントイベント間の枝分かれ構造が図示され、カウント関係の枝分かれ構造が重要であることが説明されています。
因果グラフにおけるカウサル関係の識別可能性について言及されています。
Identifiability and Cumulant Theory
累積量理論と識別可能性に焦点を当てたセクションで、PB-SCM内でのカウサル関係の特定方法が提案されています。
累積量とパス情報の関連性や識別可能な条件について詳細な説明があります。
Learning Casual Structure For PB-SCM
PB-SCM向けの因果構造学習アルゴリズムが提案され、尤度ベース手法やBICペナルティなどが使用されます。
アルゴリズムはHill-Climbing法を使用し、グラフ構造とパラメータ推定を交互に最適化します。
Stats
ポアソン分布から派生する確率変数ϵi, ϵjは独立したランダム変数です。
X2 = A1 ◦X1 + A2 ◦X2 + ϵ の式中でA1, A2は係数です。
Quotes
"Count data naturally arise in many fields, such as finance, neuroscience, and epidemiology."
"One of the most common characteristics of count data is the inherent branching structure described by a binomial thinning operator and an independent Poisson distribution."