Jul, 2022

关于因果背景知识的表示及其在因果推理中的应用

PDF
TL;DR本文提出了一种新方法 —— 称作直接因果子句（DCC）来表述所有类型的因果背景知识，分析因果背景知识的一致性、等价性，任何因果背景知识集合都可分解成一个因果 MPDAG 和一个最小剩余 DCC 集合，并提供了用于检查一致性、等价性和查找分解的多项式算法。最后，作者们还发现，因果效应的可鉴定性仅取决于分解后的 MPDAG。
发现论文，激发创造
  • 在最大定向部分有向无环图中识别因果效应

    我们为最大定向部分有向无环图（MPDAGs）开发了必要且充分的因果识别标准，该标准可被视为 Robins（1986）g - 公式的推广。我们进一步获得了截断因式分解公式（Pearl，2009）的推广，并将我们的标准与 Perković等人的广义调整标准（2017）进行了比较，后者对于因果识别是充分的，但不是必要的。

    Oct, 2019

  • 我们随着时间变得更明智吗？关于分层背景知识因果等价性的研究

    使用分层背景知识建立的 MPDAG 限制了 DAG 的等价类，简化了因果效应估计中的计算，同时提高了信息量。

    Jun, 2023

  • 面向可扩展的因果 DAGs 贝叶斯学习

    本文提出了贝叶斯因果推断的方法，其中用到了 MCMC 方法来进行图结构的采样，并得到了线性高斯 DAG 模型的因果效应估计。

    Sep, 2020

  • 聚类 DAG 中的因果效应识别

    该研究介绍了一种叫做 “集群有向无环图（Cluster DAGs）” 的新型图形建模工具，其可以基于有限的先验知识提供变量之间关系的部分规范，从而缓解了在复杂、高维度领域中指定完全因果图的严格要求。在该图形模型下，本研究还开发了基于 “Pearl's Causal Hierarchy” 的各层级的变量集聚进行推理的方法，并验证了 C-DAGs 的有效性。

    Feb, 2022

  • 将因果优先知识作为路径约束融入贝叶斯网络和最大祖先图

    本研究讨论将关于因果关系的先验知识纳入因果模型，并介绍了一些基于因果贝叶斯网络和最大祖宗图等模型的加入因果先验知识的方法和过程，通过模拟实验和案例研究发现，加入少量先验知识将导致大量新的推断结果。

    Jun, 2012

  • 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

  • 信息论推断共同祖先

    该研究讨论了如何通过观察子系统来推断一个未知的大系统中的公共祖先，使用了信息论不等式来量化观察结果中的依赖关系，将多变量情况下的 Reichenbach 原理推广到因果解释的有向无环图中，并考虑了非概率观察结果的情况。

    Oct, 2010

  • 利用团树从马尔可夫等效有向无环图中计数和采样

    本文提出了一种用于计算标记等价类中 DAG 数量的技术，并显示在有限制图案下，所提出的算法是多项式时间的。此技术可用于均匀采样来枚举等价类中的 DAG，并可用于因果实验设计和估计联合干预的因果效应。

    Feb, 2018

  • 基于贝叶斯的从未知一般干预中发现因果关系

    学习因果有向无环图（DAG）的问题，使用观测和干预实验数据的组合进行研究，采用贝叶斯方法从一般干预中进行因果发现，通过图形特征化和兼容先验的贝叶斯推断保证不可区分结构的分数等价性，利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）拟合 DAG、干预目标和导致的父节点集合的后验分布，最后在模拟和真实蛋白质表达数据上评估了所提出的方法。

    Dec, 2023

  • 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