线性潜变量模型中受测量误差影响的因果推断

Nov, 2022

Causal Discovery in Linear Latent Variable Models Subject to Measurement Error

Yuqin Yang, AmirEmad Ghassami, Mohamed Nafea, Negar Kiyavash, Kun Zhang...

TL;DR探讨线性系统中存在测量误差时的因果推断问题，在鉴定列的置换和缩放范围内确定混合矩阵的情况下，发现这个问题与存在未观察到的无父原因的因果推断问题之间有相当惊人的联系，并提出了因果结构学习方法并在合成数据上评估了它们的性能。

Abstract

We focus on causal discovery in the presence of measurement error in linear systems where the mixing matrix, i.e., the matrix indicating t

发现论文，激发创造

本文研究了非线性潜在变量的分层因果模型的识别问题，并证明在一些缓和的假设下，可以实现因果结构和潜在变量的可识别性。

Jun, 2023

寻找自动化搜索方法，从观察数据中学习因果结构；讨论潜变量和观察变量之间的因果联系以及它们之间的潜在模式和结构；提出了不同于高斯分布条件的 k - 三角性忠诚度的另一定义，可用于非高斯分布；轻松学习具有潜变量的因果结构的充分性假设。

Aug, 2023

从观察到的低级数据中揭示潜在高级因果表征是因果表征学习的目标之一，本文通过对多个环境中潜在因果变量之间因果影响的变化进行识别性探索，扩展了潜在因果模型的范围以涉及非线性因果关系，并且提出了一种新的经验估计方法，通过理论发现为学习一致的潜在因果表征提供了可行性。

Oct, 2023

从具有实例相关的部分可观测性模式的数据集中，通过在推断表示中实施稀疏性，我们提出了两种方法来估计潜在的因果变量。

Mar, 2024

研究了针对一些未观测到的 (离散值) 直接因素的线性切换回归模型的 MLE 的存在性、一致性和渐近正态性的充分条件，构建了一种测试工具以及一种因果发现算法，并测试发现该算法在模型违规的情况下也具有鲁棒性，且表现优于现有的方法，同时还能够对数据点进行基于过程的聚类。

Aug, 2018

从方程模型中求解方差的顺序推断因果结构，实现高维因果结构学习的简单又先进的方法。

Jul, 2018

本文提出了一种基于深层潜在变量模型和重要性加权变分目标的测量误差下因果推断的方法，使得即使没有测量误差方差和侧面信息，也可以得出可靠的因果效应估计。

Jun, 2023

本文提出了一种基于 Transformed Independent Noise (TIN) 的方法，用于解决测量误差下的因果图结构恢复问题，相比现有方法，TIN 条件检验方法更具可扩展性且在合成和真实数据中均能取得较好的效果。

Oct, 2022

研究非参数学习中未知干预数据的因果表征学习，证明两个有关变量的观察分布和一次干预足以提供可识别性，同时说明了保留潜在变量之间因果影响的等价解决方案在绘制新数据的因果推论方面的合理性

Jun, 2023

该论文提出使用矩阵分解来从噪声协变量中推断混淆因素，减少测量噪声引起的偏差，展示了这个方法在合成数据和临床数据上的实验结果。

Jun, 2018