データの非正規性を活用する因果構造探索法と事前情報の利用

抄録

構造方程式モデルと呼ばれる統計モデルを用いた因果構造探索を議論する。従来法はデータ共分散行列の情報しか用いないことが多いため、モデルを一意に同定できない問題があった。最近、データの非正規性を活用することで、この問題を解消できる場合があることがわかってきた。だが、現在の非正規性を使う方法は、データ情報のみを用い、事前情報があっても利用しない。本発表では、事前情報も利用することで探索性能の向上を図る。