[2Win5-13] 尤度フリーな過完備独立成分分析を拡張した潜在変数ありの因果推論
キーワード：因果推論、独立成分分析
因果推論は観測データから因果関係を推定する方法であるが，未観測の潜在変数が存在すると正確な推定が困難である．過完備独立成分分析を用いる方法が提案されているが，計算量の困難と独立成分への仮定のため，多変数データには適用しにくい．本研究では，C. Dingらの尤度フリーな過完備独立成分分析(2019)の推定手法を拡張し，ある観測変数に対して共通な原因となる潜在変数は1つまでしか存在しないというR. Caiらが提案したOne-Latent-Component conditionの仮定(2023)を導入した推定手法を考案した．人工データで検証した結果，初期パラメータが正解に近い場合，正しいパラメータに収束し，グラフを正しく出力することを確認した．しかし初期パラメータへの仮定なしでは正しく推定ができなかった．考案手法は因果関係がある程度分かっている場合に有効であり，今後は仮定を緩和した状態での性能維持や他のデータでの検証が必要である．
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