面向测量误差模型的外生变量估计方法
Method of estimating exogenous variables for measurement error model
1. 广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
2. 佛山科学技术学院, 数学与大数据学院, 佛山 广东 528000
摘要
从观察数据中发现因果关系在近年来得到了越来越多学者的关注，其中外生变量在理解因果机制中扮演者重要的角色。然而，现有的因果发现方法大多假设观察变量就是真实发生的因（果）变量，忽略了测量误差带来的影响。为此，提出了一种解决测量模型下的外生变量估计方法。通过引入triad约束，根据此约束来找出与其余所有相关成对变量都满足triad约束的变量，即外生变量。该算法不仅能够解决含有测量误差数据的估计问题，而且对于没有测量误差的数据仍然适用。实验将该算法应用于真实网络产生的数据中，结果表明，无论变量是否含有测量误差，提出方法均优于现有的其他算法。同时，基于移动基站的真实数据实验也验证了算法的有效性。
基金项目
NSFC-广东联合基金资助项目(U1501254)
国家自然科学基金资助项目(61876043)
广东省自然科学基金资助项目(2014A030306004,2014A030308008)
广东特支计划资助项目(2015TQ01X140)
广州市科技计划资助项目(201902010058)
广东省高校优秀青年科研人才国际培养计划资助项目(40190001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.01.0012
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 456-459
文章编号: 1001-3695(2021)02-025-0456-04
发布历史
[2021-02-05] 印刷出版
引用本文
谢峰, 蔡瑞初, 曾艳, 等. 面向测量误差模型的外生变量估计方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (2): 456-459. (Xie Feng, Cai Ruichu, Zeng Yan, et al. Method of estimating exogenous variables for measurement error model [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (2): 456-459. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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