关于因果模型的等价性
人工智能
2013-04-05 v1
摘要
科学家通常使用有向无环图（DAGs）对因果理论的定性结构进行建模，允许从观测数据中估计参数。如果没有任何实验能够区分两个因果模型，则它们是等价的。本文提出了一种因果模型的规范表示，该表示产生了用于判定等价性的高效图形准则，并为从经验数据中提取因果结构提供了理论基础。随后，将该表示扩展至更一般的嵌入因果模型情形，即仅有一部分变量可观测的 DAG。此处提出的规范表示产生了一种高效算法，用于确定两个嵌入因果模型是否反映了相同的依赖信息。该算法引出了基于统计依赖关系的因果模型论定义。
引用
@article{arxiv.1304.1108,
title = {On the Equivalence of Causal Models},
author = {Tom S. Verma and Judea Pearl},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.1108},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Sixth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1990)