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  Identifying confounders using additive noise models

Janzing, D., Peters, J., Mooij, J., & Schölkopf, B. (2009). Identifying confounders using additive noise models. In N. Bilmes, A. Ng, & D. McAllester (Eds.), 25th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2009) (pp. 249-257). Corvallis, OR, USA: AUAI Press.

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UAI-2009-Janzing.pdf (beliebiger Volltext), 356KB
Name:
UAI-2009-Janzing.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://www.cs.mcgill.ca/~uai2009/ (Inhaltsverzeichnis)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Janzing, D1, 2, Autor           
Peters, J1, 2, Autor           
Mooij, JM1, 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 propose a method for inferring the existence of a latent common cause ("confounder") of two observed random variables.
The method assumes that the two effects of
the confounder are (possibly nonlinear) functions
of the confounder plus independent, additive
noise. We discuss under which conditions
the model is identifiable (up to an arbitrary
reparameterization of the confounder)
from the joint distribution of the effects. We
state and prove a theoretical result that provides
evidence for the conjecture that the
model is generically identifiable under suitable
technical conditions. In addition, we
propose a practical method to estimate the
confounder from a finite i.i.d. sample of the
effects and illustrate that the method works
well on both simulated and real-world data.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2009-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 5903
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 25th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2009)
Veranstaltungsort: Montréal, Canada
Start-/Enddatum: 2009-06-18 - 2009-06-21

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 25th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2009)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Bilmes, NJ, Herausgeber
Ng, AY, Herausgeber
McAllester, DA, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Corvallis, OR, USA : AUAI Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 249 - 257 Identifikator: ISBN: 978-0-9749039-5-8