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因果拟合优度

统计方法学 2022-11-07 v2 人工智能

摘要

我们提出了一种依赖于 Judea Pearl 的“do”干预的因果拟合优度(GCF)度量。这不同于不使用干预的拟合优度(GF)度量。给定具有相同节点的一组 DAG 集合 G{\cal G},为寻找一个良好的 GGG\in {\cal G},我们建议对所有 GGG\in {\cal G} 绘制 GCF(G)GCF(G)GF(G)GF(G) 的图,并找出在两类优度上均具有较大值的图 GGG\in {\cal G}

关键词

引用

@article{arxiv.2105.02172,
  title  = {Goodness of Causal Fit},
  author = {Robert R. Tucci},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2105.02172},
  year   = {2022}
}

备注

This second version has major changes. Most notably, it introduces what we call the hospitality of a node and defines GCF in terms of hospitalities