FCI Algorithm
The Fast Causal Inference (FCI) algorithm is a constraint-based causal discovery method introduced by Spirtes, Glymour, and Scheines in their landmark 2000 book Causation, Prediction, and Search. Unlike its predecessor the PC algorithm, FCI is specifically designed to handle the presence of latent (unmeasured) common causes and sample selection bias. It outputs a Partial Ancestral Graph (PAG), which faithfully represents the set of all causal structures consistent with the observed conditional independencies.
Zapis źródłowy
Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.
- Spirtes, P., Glymour, C., & Scheines, R. (2000). Causation, Prediction, and Search (2nd ed.). MIT Press. · ISBN 978-0-262-19440-2
Wyselekcjonowane twierdzenia
Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.
Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.
Powiązane metody
Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.