/ プログラム/ 発表一覧/ 著者一覧/ 企業展示一覧/ jsai2013ホーム /

3D1-5 潜在交絡変数が存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス因果構造推定法

*セッションの無断動画配信はご遠慮下さい。

Tweet #jsai2013 このエントリーをはてなブックマークに追加

06月06日(Thu) 09:00〜11:00 D会場(-国際会議場203号室)
3D1 機械学習「機械学習-4」

演題番号3D1-5
題目潜在交絡変数が存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス因果構造推定法
著者田中 直樹(大阪大学工学部電子情報工学科)
清水 昌平(大阪大学産業科学研究所)
鷲尾 隆(大阪大学 産業科学研究所)
時間06月06日(Thu) 10:20〜10:40
概要近年様々な分野で大量の観測データが蓄積されており,因果分析法に対するニーズは高まっている。最近の研究により,データの非ガウス性を利用することで変数間の因果的順序を同定できる場合があることがわかっている。本研究では未観測交絡変数がある場合にその値を離散化してベイズ推定を行い,二変数間の因果順序を同定する手法を提案する。これにより,潜在交絡変数が存在しても頑健な推定することが可能となる。
論文PDFファイル