Vi anser att problemet med att uppskatta skillnaderna mellan två kausala riktade acykliska graf (DAG) modeller med en delad topologisk ordning ges i.i.d. Prover från varje modell. Detta är av intresse till exempel för genomik, där förändringar i strukturen eller kantvikterna i de underliggande kausala graferna återspeglar förändringar i genregulatoriska nätverk. Vi här ger den första bevisligen konsekvent metod för att direkt uppskatta skillnaderna i ett par av kausala DAGs utan att separat lära två möjligen stora och täta DAG-modeller och beräkna deras skillnad. Vår tvåstegsalgoritm använder först invariance tester mellan regressionskoefficienter av de två datauppsättningarna för att uppskatta skelettet av skillnaden grafen och sedan orienter några av kanterna med hjälp av invarians tester mellan regression restvarianser. Vi demonstrerar vår metods egenskaper genom en simuleringsstudie och tillämpar den på analys av genuttrycksdata från äggstockscancer och under T-cellsaktivering.
Problemet med att uppskatta skillnaden mellan DAGs har tidigare beaktats av REF, som utvecklar en PC-stil algoritm, som de kallar DCI, för att lära sig skillnaden mellan de två DAGs genom att testa för invarianter mellan regressionskoefficienter och bullervariationer mellan de två modellerna.
Direct Estimation of Differences in Causal Graphs
{'venue': 'NeurIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}