観察研究における因果関係解明法の頑健化と非線型因果構造発見問題への応用

观测研究中因果关系阐明方法的稳健性及其在非线性因果结构发现问题中的应用

• 批准号: 05J09452
• 负责人: 宮村 理
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-05J09452/
• 关键词: グラフィカルモデル; bi-partial covariance; Ancestral Graph; グラフィカルモデリング; 頑健推定; Ancestral Graph Model

本年度は.グラフィカルモデル(GM)研究における.潜在変数を考慮したAncestral Graph(AG)で記述されるGaussianモデルについて.次の成果を得た:1.bi-partial covarianceとよばれる指標を導入したGaussian AGモデルの精緻な特徴付け2.任意のGaussian AGモデルにおいて、ある変数ペアとそれらを含まない二つの変数集合で構成されるbi-partial covarianceがゼロになるかどうかを判定するアルゴリズムの提案GMは.多変数間の条件付独立性を.頂点と辺からなるグラフによって表現するという特徴をもつ.しかし.GMが多く利用される観察研究においては、全ての変数が観測されていると仮定することは現実的ではない.したがって.未観測変数の影響が観測変数間の関係に影響を与え,グラフ表現とモデルから導かれる制約条件を対応させることが困難である.ひとつの解決としてAGモデルが提案されているが.これにも未観測変数による独立性以外の制約が生じることが知られている.本研究では.bi-partial covarianceとよぶ共分散要素の多項式からなる指標を導入して.AGで表される多変量正規モデルにおいて成立する制約の精緻な特徴づけを示した,具体的には.AGにおいて隣接していない変数ペアの間のbi-partial covarianceがゼロになる場合の条件を明らかにした.さらなる発展として.任意のbi-partial covarianceがゼロになるかどうかを判断するアルゴリズムを提案した.ただし.このアルゴリズムは大域的vanishing bi-partial covariance性の必要十分条件ではないことも明らかになっているため.あるGaussian AGモデルにおいて成立するすべてのbi-partial covarianceの特徴づけは未解決である.

This year's. A study on the development of GM. The potential number is considered. The Ancient Graph(AG) is described in the Gaussian graph. The results obtained are as follows:1.bi-partial variance, 2. arbitrary Gaussian AG, 2.bi-partial variance, 2. bi-partial variance, 3. bi-partial variance, 2. bi-partial variance, 3. bi-partial variance, 4. bi-partial variance, 3. bi-partial variance, 4. bi-partial variance, 3. bi-partial variance, 4. bi-partial variance, 3. bi-partial variance, 4. bi-partial variance, 4. bi-partial variance, 3. bi-partial variance, 4. bi-partial variance, 3. bi-partial variance, 4. bi-partial variance, 3. bi-partial variance, 4. bi-partial variance, 3. bi-partial variance, 4. bi-partial variance, 4. bi-partial variance A number of conditional payments are independent. Vertexes and features GM has made great use of this research, and all the data collected from it have been tested and determined.したがって. The influence of unmeasured variables on the relationship between measured variables affects the performance of variables and constraints. The solution to this problem is to submit a proposal. The number of independent factors is not measured. In this paper, we introduce the bi-partial variance and the polynomial of the co-dispersed elements into the index of the multi-variable regular distribution, and show the refined characteristics of the constraints on the establishment of the multi-variable regular distribution. This evening, the exhibition will be held. Any intended bi-partial variance may be determined by submitting a proposal.ただし. The necessary condition of vanishing bi-partial variance in large domain is to change the property of vanishing bi-partial variance. The characteristics of bi-partial covariance are not resolved.

项目成果

Robust Gaussian graphical modeling

• DOI: 10.1016/j.jmva.2006.02.006
• 发表时间: 2006-08-01
• 期刊: JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS
• 影响因子: 1.6
• 作者: Miyamura, M;Kano, Y
• 通讯作者: Kano, Y