10 0 0 0 OA 潜在交絡変数が存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス因果構造推定法
- 著者
- 田中 直樹 清水 昌平 鷲尾 隆
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第27回 (2013)
- 巻号頁・発行日
- pp.3D15, 2013 (Released:2018-07-30)
近年様々な分野で大量の観測データが蓄積されており,因果分析法に対するニーズは高まっている。最近の研究により,データの非ガウス性を利用することで変数間の因果的順序を同定できる場合があることがわかっている。本研究では未観測交絡変数がある場合にその値を離散化してベイズ推定を行い,二変数間の因果順序を同定する手法を提案する。これにより,潜在交絡変数が存在しても頑健な推定することが可能となる。
言及状況
外部データベース (DOI)
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潜在交絡変数がウジャウジャしている、製造データの因果推論の救世主になりそうな技術。
実用上難しいのは、「潜在交絡変数が離散値化」できると仮定することかな。潜在交絡変数が特定できていない段階でこれは難しい。
https://t.co/WWTyjauwNt
#因果推論 #lingam
LiNGAMにベイズ的なアプローチを掛け合わせた因果構造の推定手法に関するサーベイ。因果推論関連のタスクはLiNGAMに限らず未観測の交絡変数がネックとなりがちですが、うまく事前分布とパラメータを設定できれば未観測要因が存在しても正しく因果構造を推定できるっぽい。
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