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Sogawa、Yasuhiro;清平清水;提佩岛岛村;Hyvärinen，阿波;高石市Washio;西亚·伊莫托

在变量多于观测值的数据中估计外生变量。 （英语） Zbl 1250.68230号

神经网络。 24，第8期，875-880（2011）.
摘要：在变量少于观测值的经典情况下，提出了许多统计方法来估计因果模型。然而，包括基因表达数据在内的现代数据集增加了在变量数量级大于观测值的挑战性情况下高维因果建模的需求。在本文中，我们提出了一种在线性非高斯因果模型中寻找外生变量的方法，该方法需要的样本量比传统方法小得多，甚至在变量数量级比观测值多的情况下也能工作。外生变量作为触发因素，激活模型中的因果链，对其进行识别可以实现更有效的实验设计并更好地理解因果机制。我们用人工数据和真实的基因表达数据进行了实验来评估该方法。

引用于三文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62小时25分 因子分析和主成分；对应分析

关键词：

贝叶斯网络;独立成分分析;非高斯性;变量多于观测值的数据

软件：

四分体;固定点算法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Sogawa}等人，神经网络。24，第8号，875--880（2011；Zbl 1250.68230）
全文： 内政部

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