含潜变量结构方程模型中的稳定设定搜索
机器学习
2018-05-25 v1 机器学习
摘要
在我们先前的研究中，我们引入了针对横截面数据的稳定设定搜索（S3C）。它是一种探索性因果方法，结合稳定性选择概念与多目标优化，以在整个模型复杂度范围内搜索稳定且简洁的因果结构。在本研究中，我们将 S3C 扩展为 S3C-Latent，以对潜变量之间的因果关系建模。我们在模拟数据上评估了 S3C-Latent，并将结果与 PC-MIMBuild（PC 算法的扩展、最先进的因果发现方法）的结果进行比较。比较表明 S3C-Latent 取得了更好的性能。我们还将 S3C-Latent 应用于注意缺陷/多动障碍儿童的真实世界数据以及关于小学生心理能力测量的数据。结果与先前研究一致。
引用
@article{arxiv.1805.09527,
title = {Stable specification search in structural equation model with latent variables},
author = {Ridho Rahmadi and Perry Groot and Tom Heskes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.09527},
year = {2018}
}