存在测量误差时的因果发现：可识别性条件

变量观测值中的测量误差会极大地改变各种因果发现方法的输出结果。这一问题在多个领域备受关注，但目前尚不清楚在存在未知方差的测量误差时，无测量误差变量的因果模型在多大程度上可以被识别。本文研究了无测量误差因果模型的精确充分可识别性条件，并展示了可以从观测数据中恢复因果模型的哪些信息。特别地，我们分别基于数据的二阶统计量和高阶统计量，提出了两组不同的可识别性条件。前者受测量误差污染数据的生成模型与因子分析模型之间关系的启发，后者则利用了超完备独立成分分析问题的可识别性结果。