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  Detecting low-complexity unobserved causes

Janzing, D., Sgouritsa, E., Stegle, O., Peters, J., & Schölkopf, B. (2011). Detecting low-complexity unobserved causes. In 27th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2011) (pp. 383-391). Corvallis, OR, USA: AUAI Press.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BB1C-E Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BB1D-C
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Janzing, D1, Autor           
Sgouritsa, E2, Autor           
Stegle, O3, Autor           
Peters, J2, Autor           
Schölkopf, B2, Autor           
Cozman A. Pfeffer, F.G., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
3Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We describe a method that infers whether statistical dependences between two observed variables X and Y are due to a \direct" causal link or only due to a connecting causal path that contains an unobserved variable of low complexity, e.g., a binary variable. This problem is motivated by statistical genetics. Given a genetic marker that is correlated with a phenotype of interest, we want to detect whether this marker is causal or it only correlates with a causal one. Our method is based on the analysis of the location of the conditional distributions P(Y jx) in the simplex of all distributions of Y . We report encouraging results on semi-empirical data.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2011-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 978-0-9749039-7-2
URI: http://www.auai.org/uai2011/
BibTex Citekey: JanzingSSPS2011
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 27th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2011)
Veranstaltungsort: Barcelona, Spain
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 27th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2011)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Corvallis, OR, USA : AUAI Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 383 - 391 Identifikator: -