线性非高斯无环模型的联合估计
摘要：一种线性非高斯结构方程模型LiNGAM是一种可识别的用于探索性因果分析的模型。先前的方法根据单个数据集估计变量的因果排序和连接强度。然而，在许多应用领域，数据是在不同条件下获取的，也就是说，获得的是多个数据集而不是一个单一的数据集。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于在模型共享因果排序但可能具有不同的连接强度和不同分布的变量的假设下共同估计多个LiNGAM模型。通过模拟实验，新方法比单独估计模型更准确地估计模型。
作者：Shohei Shimizu
论文ID：1104.5341
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2011-12-01