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 ,为寻找一个良好的 ,我们建议对所有 绘制 对 的图,并找出在两类优度上均具有较大值的图 。
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