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含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断

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成果类型:
期刊论文
作者:
赵慧;郑忠国;许静
通讯作者:
Zhao, H.
作者机构:
Department of Statistics, Huazhong Normal University, Wuhan 430079, China
[郑忠国] School of Mathematical Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
[许静] School of Information, University of International Business and Economics, Beijing 100029, China
[赵慧] Department of Statistics, Huazhong Normal University, Wuhan 430079, China, School of Mathematical Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
通讯机构:
[Zhao, H.] D
Department of Statistics, Huazhong Normal University, China
语种:
中文
关键词:
隐变量;选择变量;Bayes网络;因果推断;最大祖先图
关键词(英文):
Bayesian network;Causal inference;Hidden variables;Maximal ancestral graph;Selection bias
期刊:
北京大学学报(自然科学版)
ISSN:
0479-8023
年:
2006
卷:
42
期:
5
页码:
584-589
基金类别:
国家自然科学基金(10571070); 许国志博士后工作奖励基金资助项目;
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
数学与统计学学院
摘要:
Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法,从而可由观测数据来推断这类不完全观测下的部分因果关系。
摘要(英文):
In the presence of unobserved hidden variables and selection bias, Bayesian networks may not correctly represent causal relationships among the observed variables. Using maximal ancestral graph models, this paper characterizes the independencies and causal structure of the observed variables and provides an algorithm for ca...

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