conditional independence testing | BriefGPT

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关于利用冯・米塞斯估计器进行条件独立性检验的样本复杂性及其应用于因果推断
基于我们的估计器建立的多元分布的熵的非参数 Von Mises 估计器，在条件独立性测试这一关键步骤上受到启发，我们设计了一种基于估计器的条件独立性测试（VM-CI），在光滑性假设下达到了最优的参数速率。利用指数集中不等式，我们证明了 VM
PDF8 months ago
混合连续 - 分类变量的非参数条件独立性检验：一种新方法和数值评估
条件独立性检验是机器学习中的常见任务，本文研究了混合类型数据集下基于 k 最近邻的 CMI 估计器，并提出了一种新的方法，该方法不将类别变量视为数值变量，数值实验结果显示我们的变体能更稳定地检测不同数据分布和预处理类型下的依赖关系。
PDF9 months ago
模型错误下的条件独立性检验
在现代统计学和机器学习中，条件独立性检验是基础性且具有挑战性的。许多现代的条件独立性检验方法依赖于强大的监督学习方法，在学习回归函数或贝叶斯预测器时作为一种中间步骤。然而，当监督学习方法由于模型错误估计导致失败时，这些方法的行为了解还很有限
PDFa year ago
极小极大化最优条件独立性测试
研究了在条件分布连续的情况下，基于条件独立性测试 $X$ 和 $Y$ 关于 $Z$，$X$ 和 $Y$ 均为离散或连续变量的问题。考虑到条件独立性测试的研究，对于所有绝对连续的条件分布都无法设计非平凡的测试以控制所有的一类错误并确保在有趣的
PDF4 years ago
基于分类器的条件互信息估计（CCMI）
本文提出了基于分类器和生成模型的方法来解决条件互信息估计中高维造成的维度灾难问题，并使用提出的方法来进行条件独立性检验，相比于现有方法取得了优越的表现。
PDF5 years ago
NIPS模型驱动的条件独立性检验
针对连续随机变量，我们将条件独立性检验转化为分类问题并实现了非参数化的方案，通过最近邻引导采样策略生成训练样本，并提出一种大型数据集上性能更好的算法，从而实现有效测试。
PDF7 years ago
基于最近邻估计器的条件互信息独立性检验
提出了一种基于条件互信息和局部置换方案的全非参数连续数据测试方法，能够适应强非线性相关性，表现优于基于核的测试，并在小样本和高维条件下可靠地模拟零分布。
PDF7 years ago
基于核的近似条件独立性检验，用于快速的非参数因果关系发现
该研究提出了两种基于随机特征的条件独立性检验方法 RCIT 和 RCoT，它们可以近似替代 KCIT，在大样本情况下比 KCIT 更快更准确，同时应用于 CCD 算法可以提高算法的运行效率。
PDF7 years ago
基于核的条件独立性检验及其在因果发现中的应用
提出了一种基于核的条件独立性检验方法（KCI-test），可以有效地在维数较高、条件集较大、样本容量较小的情况下进行条件独立性检验，并且实验证明该方法胜过其他方法。
PDF12 years ago