关于条件独立性的交集性质及其在因果发现中的应用

Jonas Peters

关于条件独立性的交集性质及其在因果发现中的应用

概率论 2016-08-18 v2 机器学习

作者: Jonas Peters

摘要

本文研究了条件独立性的交集性质。该性质指出，对于随机变量 $A,B,C$ 和 $X$ ，如果 $X$ 在给定 $B,C$ 下独立于 $A$ ，且 $X$ 在给定 $A,C$ 下独立于 $B$ ，则 $X$ 在给定 $C$ 下独立于 $(A,B)$ 。在联合分布具有连续密度的假设下，我们给出了交集性质成立的充分必要条件。该结果直接应用于因果推断：它导致了更弱的条件，使得图结构可以从加性噪声模型的联合分布中可识别。

关键词

条件独立性交集性质因果发现图结构可识别性加性噪声模型

引用

@article{arxiv.1403.0408,
  title  = {On the Intersection Property of Conditional Independence and its Application to Causal Discovery},
  author = {Jonas Peters},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1403.0408},
  year   = {2016}
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关于条件独立性的交集性质及其在因果发现中的应用

摘要

关键词

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