极大线性贝叶斯网络的马尔可夫等价性
统计理论
2021-06-16 v1 代数几何
组合数学
统计理论
摘要
极大线性贝叶斯网络已成为通过极值数据进行因果推断的极具适用性的模型。然而，极大线性贝叶斯网络的条件独立性（CI）与经典高斯贝叶斯网络的行为不同。我们通过热带化建立了两种理论之间的平行关系，并得到了令人惊讶的结果：极大线性贝叶斯网络的马尔可夫等价类与由正则 CI 得到的等价类一致。我们的论文开启了极值统计、因果推断与热带几何交叉处的诸多问题。
引用
@article{arxiv.2106.08305,
title = {Markov Equivalence of Max-Linear Bayesian Networks},
author = {Carlos Améndola and Ben Hollering and Seth Sullivant and Ngoc Tran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.08305},
year = {2021}
}
备注
19 pages, 5 figures, accepted for the 37th conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2021)