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Uniform Inference in High-Dimensional Gaussian Graphical Models

Sven Klaassen · Jannis Kück · Martin Spindler · Victor Chernozhukov首次提交 2018-08-30 · 修订 2018-12-03 · v2arXiv预印本

高维高斯图模型的一致有效推断AI 解读

Graphical models have become a very popular tool for representing dependencies within a large set of variables and are key for representing causal structures. We provide results for uniform inference on high-dimensional graphical models with the number of target parameters $d$ being possible much larger than sample size. This is in particular important when certain features or structures of a causal model should be recovered. Our results highlight how in high-dimensional…Graphical models have become a very popular tool for representing dependencies within a large set of variables and are key for representing causal structures. We provide results for uniform inference on high-dimensional graphical models with the number of target parameters $d$ being possible much larger than sample size. This is in particular important when certain features or structures of a causal model should be recovered. Our results highlight how in high-dimensional…

多重检验与同时推断因果推断机器学习与 DML

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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