May, 2020
潜在共同原因时间序列因果特征选择的必要和充分条件
Necessary and sufficient conditions for causal feature selection in time series with latent common causes
Atalanti A. Mastakouri, Bernhard Schölkopf, Dominik Janzing
TL;DR本文探讨了对时间序列中的直接和间接原因的识别，并在图形限制下提供了必要且充分的潜变量条件。我们的理论结果和估计算法需要两个条件独立性测试才能确定观测到的候选时间序列是否是观测到的目标时间序列的原因。通过模拟和真实数据，我们的实验结果表明，我们的方法导致假阳性非常低，相对较低的假阴性率，优于广泛使用的 Granger 因果关系。