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May, 2024
从缓慢变化的非平稳过程进行因果推断
Causal Inference from Slowly Varying Nonstationary Processes
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Kang Du, Yu Xiang
TL;DR
通过时间可变滤波器和稳态噪声，利用非平稳性在双变量和网络设置中实现因果识别的一种新型受限结构因果模型，使用高阶和非平滑滤波器的各种合成和实际数据集评估了我们提出的方法的有效性。
Abstract
causal inference
from
observational data
following the
restricted structural causal models
(SCM) framework hinges largely on the asymmetry
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