带潜混杂因子的时间序列因果祖图刻画
统计方法学
2023-10-06 v2 人工智能
机器学习
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摘要
本文引入一类新颖的图形模型,用于表示带未观测混杂因子的多元时间序列的时滞特定因果关系和独立关系。我们完全刻画了这些图,并表明它们构成了当前所用模型类的真子集。如我们所展示的,由此可从新颖图中得出更强的因果推断——无需额外假设。我们进一步引入了新颖图的马尔可夫等价类的图形表示。该图形表示比当前最先进因果发现算法所学到的包含更多因果知识。
引用
@article{arxiv.2112.08417,
title = {Characterization of causal ancestral graphs for time series with latent confounders},
author = {Andreas Gerhardus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.08417},
year = {2023}
}
备注
67 pages (including supplement), 16 figures, accepted at The Annals of Statistics