线性结构方程模型中的祖先回归
统计方法学
2023-03-15 v3 统计理论
统计理论
摘要
我们提出一种用于线性结构方程模型中因果发现的新方法。我们基于线性模型中的统计检验提出一个简单的“技巧”，可区分任意给定变量的祖先与非祖先。自然地，这可进一步推广到估计所有变量间的因果序。我们至少在大样本下为错误的因果发现提供了显式的错误控制。即便在高斯性下该保证依然成立，而其他方法因不可识别结构而失效。这些一类错误保证的代价是经验功效的降低。此外，我们提供了一个渐近有效的拟合优度 p 值，以评估多元数据是否源自线性结构方程模型。
引用
@article{arxiv.2205.08925,
title = {Ancestor regression in linear structural equation models},
author = {Christoph Schultheiss and Peter Bühlmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.08925},
year = {2023}
}