Registro de evidência do método

Causal Discovery Algorithms

Causal discovery is a family of algorithms that automatically learn a directed acyclic graph (DAG) describing causal structure directly from observational data. The constraint-based PC and FCI algorithms were developed by Spirtes, Glymour and Scheines (2000), while the LiNGAM model of Shimizu et al. (2006) exploits linear non-Gaussian structure to orient edges.

Sources recorded, not reviewed

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Causal Discovery Algorithms (PC, FCI, LiNGAM)

Registro de método taxonômico · regression-model / causal-inference

Spirtes, P., Glymour, C., & Scheines, R. (2000). Causation, Prediction, and Search (2nd ed.). MIT Press. · ISBN 978-0262194402
Shimizu, S., Hoyer, P. O., Hyvärinen, A., & Kerminen, A. (2006). A Linear Non-Gaussian Acyclic Model for Causal Discovery. Journal of Machine Learning Research, 7, 2003-2030. · URL

Abrir método completo

Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.

Same method familyDAG Causal Identificationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyDifference-in-Differencesmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoInstrumental Variables in Health Researchmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyOLS Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoPropensity Score Matchingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.