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  Inferring deterministic causal relations

Daniusis, P., Janzing, D., Mooij, J., Zscheischler, J., Steudel, B., Zhang, K., et al. (2010). Inferring deterministic causal relations. In P. Grünwald, & P. Spirtes (Eds.), 26th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2010) (pp. 143-150). Corvallis, OR, USA: AUAI Press.

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UAI2010-Daniusis_[0].pdf (beliebiger Volltext), 368KB
Name:
UAI2010-Daniusis_[0].pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://event.cwi.nl/uai2010/papers/UAI2010_0121.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Daniusis, P1, 2, Autor           
Janzing, D1, 2, Autor           
Mooij, J1, 2, Autor           
Zscheischler, J1, 2, Autor           
Steudel, B, Autor           
Zhang, K1, 2, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We consider two variables that are related to each other by an invertible function. While it has previously been shown that the dependence structure of the noise can provide hints
to determine which of the two variables is the cause, we presently show that even in the deterministic (noise-free) case, there are asymmetries that can be exploited for causal inference. Our method is based on the idea that if the function and the probability density of the cause are chosen independently, then the distribution of the effect will, in a certain sense, depend on the function. We
provide a theoretical analysis of this method, showing that it also works in the low noise regime, and link it to information geometry. We report strong empirical results on various real-world data sets from different domains.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 6620
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 26th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2010)
Veranstaltungsort: Catalina Island, CA, USA
Start-/Enddatum: 2010-07-08 - 2010-07-11

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 26th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2010)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Grünwald, P, Herausgeber
Spirtes, P, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Corvallis, OR, USA : AUAI Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 143 - 150 Identifikator: ISBN: 978-0-9749039-6-5