Jan, 2024
基于局部线性模型的不变因果预测
Invariant Causal Prediction with Locally Linear Models
Alexander Mey, Rui Manuel Castro
TL;DR我们考虑从观测数据中识别目标变量的因果父节点的任务，我们的主要假设是候选变量在不同环境中被观测到，不同环境可以被视为对观测系统的干预，我们假设目标变量和协变量之间存在线性关系，但在每个环境中可能不同，关键是因果结构在各种环境中保持不变，我们提供了因果父节点可辨识性的充分条件，并介绍了一种基于假设检验的实际方法 LoLICaP（本地线性不变因果预测），该方法利用最小值和最大值统计量的比率进行父节点识别，然后我们在简化的设置中展示了 LoLICaP 的统计功效以指数速度随样本大小收敛，并最后实验性地分析了 LoLICaP 在更一般设置下的行为。