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Identifiability of Gaussian structural equation models with equal error variances

J. Peters · P. Bühlmann刊期 2014-03 · 卷 101（1）Biometrika已编入正刊

等误差方差高斯结构方程模型的可识别性AI 解读

We consider structural equation models in which variables can be written as a function of their parents and noise terms, which are assumed to be jointly independent. Corresponding to each structural equation model is a directed acyclic graph describing the relationships between the variables. In Gaussian structural equation models with linear functions, the graph can be identified from the joint distribution only up to Markov equivalence classes, assuming faithfulness. In…

微观 · 因果推断
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