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J-GLOBAL ID：201202227221413840   整理番号：12A0038941

離散データの因果の同定~2値から,多値への一般化について

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著者 (3件)： 鈴木譲 (大阪大 大学院理学研究科) ,  清水昌平 (大阪大 産科研) ,  鷲尾隆 (大阪大 産科研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 111  号： 275(IBISML2011 42-86)  ページ： 207-212  発行年： 2011年11月02日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 有限個のサンプルから,2変数X,Yの因果の方向を同定する。X,Y-f(X)が独立となるようなfが存在すると仮定する。Y,X-g(Y)が独立となるようなgが存在するとき,X,Yは可逆,そうでないとき,XからYへの因果が存在するという(Kano & Shimizu2003,Shimizu et al.2006)。最近まで,この原理に基づく因果同定の研究が,連続変数についてばかりなされてきた。本研究では,離散の場合について,可逆であるための条件を導く。この結果は,(Peters,et al.2011)の条件より具体的で,明確な示唆をあたえるものである。さらに,応用として,Bayesianネットワークの構造学習の問題をあげる。BExSAM(Inazumi et al.2011)では,2値のみを扱っていたが,今回は一般の多値に拡張されている。(著者抄録)

シソーラス用語： *離散系 ,  *因果律 ,  汎化 ,  ネットワーク ,  可逆性 ,  *離散モデル
準シソーラス用語： Bayesianネットワーク

分類 (1件)： 情報工学基礎理論一般  (JB01000T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 同定 ,  多値 ,  一般化