Înregistrare dovezi metodologice

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

Înregistrare sursă

Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.

Causal Discovery Algorithms (PC, FCI, LiNGAM)

Înregistrare metodologică taxonomică · 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

Deschide metoda completă

Afirmații curate

Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.

Încă nu există afirmații curate

Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.

Metode conexe

Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.

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.