具有弱边的线性高斯结构方程模型的结构学习
统计方法学
2017-07-25 v1
摘要
我们考虑具有弱边的线性高斯结构方程模型的结构学习。由于弱边的存在可能导致真实底层 CPDAG 中边方向的丢失，我们定义了一个可以包含更多边方向的新图对象。我们证明了在一种强忠实性假设下，可以从观测数据中恢复该对象。为此，我们提出了一种名为聚合贪婪等价搜索（AGES）的新算法，该算法聚合了贪婪等价搜索（GES）算法在惩罚参数取不同值时的解路径。我们证明了 AGES 的一致性，并在模拟研究以及 Sachs 等人（2005）的单细胞数据上展示了其性能。该算法将在 R 包 pcalg 中提供。
引用
@article{arxiv.1707.07560,
title = {Structure Learning of Linear Gaussian Structural Equation Models with Weak Edges},
author = {Marco F. Eigenmann and Preetam Nandy and Marloes H. Maathuis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.07560},
year = {2017}
}
备注
18 pages, 17 figures, UAI 2017