Characterization of causal ancestral graphs for time series with latent confounders
含潜在混杂的时间序列因果祖先图刻画AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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含潜在混杂的时间序列因果祖先图刻画
- 研究问题
- 在存在未观测混杂的多变量时间序列中，如何表示特定滞后下的因果关系与独立性，并提取更多可识别的因果信息？
- 方法与思路
- 作者提出新的时间序列图模型类，完整刻画其结构及与现有模型类的包含关系，并构造对应的马尔可夫等价类图表示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新图类是现有模型类的真子集，可在不增加假设的情况下给出更强因果推断，其等价类表示包含更多因果知识。
- 阅读关注点
- 应核对新图类成立所依赖的原有假设、完整刻画的具体内容，以及更强因果推断和更多因果知识分别指哪些图形结论。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未经核实。摘要未列出模型条件和证明，不能据此判断实际数据中的识别范围。
原文摘要
In this paper, we introduce a novel class of graphical models for representing time lag specific causal relationships and independencies of multivariate time series with unobserved confounders. We completely characterize these graphs and show that they constitute proper subsets of the currently employed model classes. As we show, from the novel graphs one can thus draw stronger causal inferences -- without additional assumptions. We further introduce a graphical representation of Markov equivalence classes of the novel graphs. This graphical representation contains more causal knowledge than what current state-of-the-art causal discovery algorithms learn.