存在测量误差时的锚定因果推断
统计方法学
2019-06-04 v1 应用统计
摘要
我们考虑在存在测量误差的情况下学习因果图的问题。这种情形在基因组学中很常见，例如基因表达在测量过程中被污染。我们开发了一种可证明一致的过程，用于在多种测量误差模型下，从受污染节点观测中估计线性高斯结构方程模型中的因果结构。我们提供了一种基于矩估计量（method-of-moments）的估计器，其可与基于约束的因果结构发现算法结合使用。我们证明了该过程的渐近一致性，并讨论了有限样本考量。我们通过模拟和真实数据展示了方法的性能，从零膨胀单细胞 RNA-seq 数据中恢复了潜在的基因调控网络。
引用
@article{arxiv.1906.00928,
title = {Anchored Causal Inference in the Presence of Measurement Error},
author = {Basil Saeed and Anastasiya Belyaeva and Yuhao Wang and Caroline Uhler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.00928},
year = {2019}
}