学习线性潜在变量模型的结构

里卡多·席尔瓦(Ricardo Silva)、理查德·谢恩(Richard Scheine)、克拉克·格雷摩尔(Clark Glymour)和彼得·斯皮特斯(Peter Spirtes)。

年份:2006年,数量:7,版本:8,页码:191−246


摘要

我们描述了(1)查找不相交子集的随时随地搜索过程每个子集的成员是d-由一个共同的未记录原因分开(如果存在);(2)返回关于潜在因素之间因果关系的信息如此确定。我们证明程序在点上是一致的假设(a)因果关系可以用有向满足马尔可夫假设和忠实假设;(b) 未记录的变量不是由记录变量;(c)依赖关系是线性的。我们将该程序与各种模拟结构和样本大小的标准方法,以及通过对社会科学的简要研究来说明其实用价值数据集。最后,我们考虑非线性的推广系统。

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