Abstract-sluta den kausala struktur som länkar observerbara bygger vanligtvis på att upptäcka statistiska beroenden och välja enkla grafer som gör den gemensamma mäta Markovian. Här argumenterar vi varför det också är möjligt att dra en slutsats när provstorleken är en. Vi utvecklar en teori om hur man skapar kausala grafer som förklarar likheter mellan enskilda objekt. I detta syfte ersätter vi begreppet villkorligt stokastiskt oberoende i orsakstillståndet Markov med försvinnandet av villkorlig algoritmisk ömsesidig information och beskriver de motsvarande reglerna för orsakssamband. Vi förklarar varför en konsekvent omformulering av orsakssambandet i termer av algoritmisk komplexitet innebär en ny slutledningsprincip som även tar hänsyn till komplexiteten i villkorade sannolikhetstätheter, vilket gör det möjligt att välja bland Markovs motsvarande orsaksgrafer. Denna insikt utgör en teoretisk grund för en heuristisk princip som föreslagits i tidigare arbeten. Vi skissar också upp några idéer om hur vi kan ersätta Kolmogorovs komplexitet med decibel komplexitet. Detta kan ses som en algoritmisk analog för att ersätta den empiriskt obeslutbara frågan om statistiskt oberoende med praktiska oberoendetester som bygger på implicita eller uttryckliga antaganden om den underliggande fördelningen.
Algoritmisk informationsteori ger en sund allmän teoretisk grund för kausal inference REF.
Causal Inference Using the Algorithmic Markov Condition
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}