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2017 Fiscal Year Research-status Report

異質性や非定常性のあるデータにおける未観測交絡変数を許す因果構造推定法と応用

Research Project

Project/Area Number 16K00045
Research InstitutionShiga University

Principal Investigator

清水 昌平  滋賀大学, データサイエンス学部, 教授 (10509871)

Project Period (FY) 2016-04-01 – 2020-03-31
Keywords因果探索
Outline of Annual Research Achievements

個体差という異質性を考慮して、未観測共通原因がある場合で、かつ巡回の場合の因果探索のためのモデルを作った。これは、未観測共通原因を個別にモデリングするのではなく、その和をモデリングするというアイデアに基づいている。線形性を仮定すると、未観測共通原因の影響が、個体ごとのモデルの切片の違いとしてのみ現れてくる。この切片が、未観測共通原因の「和」の個体ごとの値に当たる。データの非ガウス性を利用して、未観測共通原因がある場合でも因果探索を行う研究では、非巡回性質の仮定をおいたモデルは開発済み(Shimizu & Bollen, 2014)であったが、この非巡回性の仮定を緩め、巡回性のあるモデルへと拡張を行った。非巡回性も仮定する場合は、モデル選択をするステップをアルゴリズムに加える必要があった。しかし、巡回性を許すことで、モデル選択のステップを経由するのではなく、大まかに言えば、推定の問題として因果探索の問題を扱えるようにすることができた。これは、未観測共通原因がない場合の代表的な因果探索アルゴリズムの一つであるLiNGAMアルゴリズム(Shimizu et al. 2006)の長所を受け継いでいる。因果関係を表す因果グラフの情報を一つの係数行列に押し込むことができた。現在、プログラミング実装が進行中である。言語はPythonで、申請者のWebページで公開の準備を進めている。来年度に完成後は、実データへ適用し、有用性の検証を行いたい。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

モデルについては、順調に進んでいるが、実装もそれに合わせて進めたい。

Strategy for Future Research Activity

実装をさらに進め、領域のデータに適用する。

Causes of Carryover

コンピュータの購入を次年度に伸ばしたため

  • Research Products

    (11 results)

All 2017 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Journal Article (4 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 1 results) Presentation (4 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 4 results) Book (1 results) Remarks (1 results)

  • [Int'l Joint Research] University College London(United Kingdom)

    • Country Name
      United Kingdom
    • Counterpart Institution
      University College London
  • [Journal Article] Learning instrumental variables with structural and non-Gaussianity assumptions2017

    • Author(s)
      Ricard Silva, Shohei Shimizu
    • Journal Title

      Journal of Machine Learning Research

      Volume: 18 Pages: 1-49

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Error asymmetry in causal and anticausal regression2017

    • Author(s)
      Blobaum Patrick、Washio Takashi、Shimizu Shohei
    • Journal Title

      Behaviormetrika

      Volume: 44 Pages: 491~512

    • DOI

      https://doi.org/10.1007/s41237-017-0022-z

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] A novel principle for causal inference in data with small error variance2017

    • Author(s)
      Blobaum Patrick、Shimizu Shohei、Washio Takashi
    • Journal Title

      n Proc. 25 th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN2017),

      Volume: 1 Pages: 347,352

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Estimation of interventional effects of features on prediction2017

    • Author(s)
      Blobaum Patrick、Shimizu Shohei
    • Journal Title

      Proc. 2017 IEEE Machine Learning for Signal Processing Workshop (MLSP2017)

      Volume: 1 Pages: 1,6

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 統計的因果推論への招待 - 因果構造探索を中心に -2017

    • Author(s)
      清水 昌平
    • Organizer
      システム制御情報学会・計測自動制御学会 チュートリアル講座2017
    • Invited
  • [Presentation] Causal discovery and prediction mechanisms2017

    • Author(s)
      Shohei Shimizu
    • Organizer
      France/Japan Machine Learning Workshop
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 因果探索への招待2017

    • Author(s)
      清水 昌平
    • Organizer
      電子情報通信学会IA(インターネットアーキテクチャ)/IN(情報ネットワーク)併催研究会
    • Invited
  • [Presentation] 因果探索入門2017

    • Author(s)
      清水 昌平
    • Organizer
      日本行動計量学会 第20回春の合宿セミナー
    • Invited
  • [Book] 統計的因果探索2017

    • Author(s)
      清水 昌平
    • Total Pages
      192
    • Publisher
      講談社
    • ISBN
      978-4061529250
  • [Remarks] 清水昌平

    • URL

      https://sites.google.com/site/sshimizu06/indexj

URL: 

Published: 2018-12-17  

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