Jun, 2011

从有反馈的因果图中用 d - 分离推导条件独立性（研究笔记）

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TL;DR本文旨在反驳 Pearl 和 Dechter（1996）提出的基于 d - 分离准则的有向无环因果网络的条件独立性也适用于存在反馈循环的离散变量网络（前提是系统的变量由随机干扰确定），我通过示例说明通常情况下这并不成立，需要更强的条件，如存在可以保证唯一解的因果动态。
发现论文，激发创造
  • 反馈模型的有向循环图形表示

    该研究使用有向无环图 (DAG) 表示随机变量之间的条件独立关系，证明了非递归结构方程模型能够通过有向循环图表示条件独立误差，并推导出满足条件独立约束的充分条件以及非线性系统的变量在相关分布中条件独立的条件。

    Feb, 2013

  • 因果网络：语义和表达能力

    本文研究了依赖知识和图结构之间的关系，提出了基于因果输入列表的 DAG 的分离规则，为读取任何 DAG 中的独立性提供了一个可靠的方法。

    Mar, 2013

  • 有向循环图的发现算法

    本文介绍了一个可以通过样本数据推理带循环因果图的因果结构的发现算法，并给出了正确性条件，该算法是稀疏图上的多项式。

    Feb, 2013

  • 因果模型的逻辑

    本研究研究了有向无环图在表示条件独立关系方面的作用，提出 DAG 可以用来推断条件独立关系并可以比其他准则发现更多合法的独立关系。此外，研究还表明 DAG 所显示的依赖关系是相一致的。

    Mar, 2013

  • 多变量反事实系统和因果图模型

    本文介绍了 Judea Pearl 在因果推断和统计学领域中的许多贡献，并阐述了 d 分离准则、do 演算和中介公式。文章还提出了一种关于潜在结果和事件树的早期因果模型，该模型饭后了 d 分离准则和 do 演算的简化，导致在有隐含变量的因果模型中，一个完整的识别算法的简单反事实的制定。

    Aug, 2020

  • 判断一组可观察的独立关系是否具有因果解释的算法

    本文提出了一种用于验证数据一致性的有效算法，该算法可以从独立性信息中提取因果关系，利用条件独立语句测试是否存在符合所有观测到的依赖性和独立性的因果模型，并找出存在的因果关系。

    Mar, 2013

  • 信念网络中寻找最小 d - 分离集的算法

    该研究讨论了在有向无环图中查找最小分隔集的组合问题和其扩展，提出了一种基于两步过程的算法来解决该问题。

    Feb, 2013

  • 关于关系数据的概率模型中独立性的推理

    本文在不独立于同分布的数据实例上扩展了 d 分离理论，引入关系分离理论以从 relational models 推导条件独立性并提出了抽象的 ground graph 表达方式，从而实现了一种可靠、完整、高效的计算 d-separation 查询的方法。

    Feb, 2013

  • 无环有向混合图的分解准则

    本研究提出了半马尔可夫模型的因子化准则，该准则等同于（自然扩展的）d - 分离给出的全局马尔可夫性质，以表示由具有潜在变量的 DAG 模型诱导的观察边际的条件独立结构。

    Jun, 2014

  • 混合有向无环图分布中因果结构的发现

    研究通过混合因果模型来获得分布，并探讨了如何从基于此类分布的样本中进行因果结构学习及如何使用这些信息对样本进行聚类。

    Jan, 2020