FCI-Algorithmus — Schnelle Kausale Inferenz

Der Fast Causal Inference (FCI)-Algorithmus ist eine auf Bedingungen basierende Methode zur kausalen Entdeckung, die von Spirtes, Glymour und Scheines in ihrem wegweisenden Buch Causation, Prediction, and Search aus dem Jahr 2000 eingeführt wurde. Im Gegensatz zu seinem Vorgänger, dem PC-Algorithmus, ist FCI speziell dafür konzipiert, das Vorhandensein latenter (unbemessener) gemeinsamer Ursachen und Stichprobenselektionsverzerrungen zu handhaben. Er gibt einen Partial Ancestral Graph (PAG) aus, der die Menge aller kausalen Strukturen, die mit den beobachteten bedingten Unabhängigkeiten konsistent sind, getreu repräsentiert.