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講演抄録/キーワード
講演名 2022-06-28 16:55
HSICを拡張した条件付き独立検定
張 秉元鈴木 讓阪大NC2022-23 IBISML2022-23
抄録 (和) 変数Zの各値のもとで変数X,Yが独立になるかという、いわゆる条件付き独立性の検定方法を検討した。
グラフィカルモデルの構造学習や因果発見に応用される。既存手法は、変数Zが高次元になると、次元ののろいで性能が劣化する。
本論文では、比較的高次元でも強いとされるHSIC(Hilbert-Schdmit Information Criterion)を拡張した統計量、
および並べ替え検定の方法を提案した。数値実験により,検出力の向上,計算効率効率の向上が確認できた。 
(英) Conditional Independence (CI) testing is a fundamental problem in statistics, which is applied directly to causal discovery.
Many nonparametric CI tests are developed, but a common challenge exists: current methods perform poorly with a high dimensional conditioning set. To tackle this problem, we consider a novel nonparametric CI test using a kernel-based measure, which can be viewed as an extension of the Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC). The experimental results show that our proposed method leads to a significant performance improvement when compared with previous methods. In particular, our method performs well against the growth of the dimension of the conditioning set. Meanwhile, our method shows competitive scalability regarding the sample size $n$ and the dimension of the conditioning set.
キーワード (和) 条件付き独立検定 / 仮説検定 / 因果探索 / / / / /  
(英) conditional independence testing / HSIC / causal discovery / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 90, IBISML2022-23, pp. 164-169, 2022年6月.
資料番号 IBISML2022-23 
発行日 2022-06-20 (NC, IBISML) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2022-23 IBISML2022-23

研究会情報
研究会 NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS  
開催期間 2022-06-27 - 2022-06-29 
開催地(和) 琉球大学50周年記念館 
開催地(英)  
テーマ(和) 機械学習によるバイオデータマイニング、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2022-06-NC-IBISML-BIO-MPS 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) HSICを拡張した条件付き独立検定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Extending HSIC for Testing Conditional Independence 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 条件付き独立検定 / conditional independence testing  
キーワード(2)(和/英) 仮説検定 / HSIC  
キーワード(3)(和/英) 因果探索 / causal discovery  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 張 秉元 / Bingyuan Zhang / チョウ ヘイゲン
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 讓 / Joe Suzuki / ジョウ スズキ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-06-28 16:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 NC2022-23, IBISML2022-23 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.89(NC), no.90(IBISML) 
ページ範囲 pp.164-169 
ページ数
発行日 2022-06-20 (NC, IBISML) 


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