Estimating large causal polytrees from small samples

要約

比較的小さな ID から大きな因果ポリツリーを推定する問題を考えます。
サンプル。
これは、遺伝子制御ネットワークなど、変数の数がサンプル サイズに比べて非常に大きい場合に、因果構造を決定するという問題によって動機付けられます。
このような設定において高精度にツリーを復元するアルゴリズムを提供します。
このアルゴリズムは、いくつかの穏やかな非縮退条件を除き、基本的に分布やモデリングの仮定の下では機能しません。

要約(オリジナル)

We consider the problem of estimating a large causal polytree from a relatively small i.i.d. sample. This is motivated by the problem of determining causal structure when the number of variables is very large compared to the sample size, such as in gene regulatory networks. We give an algorithm that recovers the tree with high accuracy in such settings. The algorithm works under essentially no distributional or modeling assumptions other than some mild non-degeneracy conditions.

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