On the pitfalls of Gaussian likelihood scoring for causal discovery
高斯似然评分用于因果发现的陷阱AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究结构因果模型中的因果发现及模型错设，直接对应因果推断方向，但未涉及具体处理效应估计。
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高斯似然评分用于因果发现的陷阱
- 研究问题
- 在结构因果模型中使用高斯似然评分发现因果关系时，若误差实际为非高斯分布，模型错设会如何影响评分方法的有效性。
- 方法与思路
- 作者分析基于似然评分的因果发现方法，聚焦非高斯误差导致的分布错设，并研究高斯评分与非参数回归结合的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究对高斯似然评分结合非参数回归给出了一个负面结果，提示回归灵活性未必能解决误差分布错设带来的问题。
- 阅读关注点
- 应核对负面结果究竟涉及因果方向、排序还是一致性，反例或定理需要哪些条件，以及结论是否适用于其他误差分布和评分。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未陈述负面结果的具体形式，不能推广为所有高斯评分方法都会失败。
原文摘要
We consider likelihood score-based methods for causal discovery in structural causal models. In particular, we focus on Gaussian scoring and analyze the effect of model misspecification in terms of non-Gaussian error distribution. We present a surprising negative result for Gaussian likelihood scoring in combination with nonparametric regression methods.