Det är välkänt att det kan finnas många kausala förklaringar som överensstämmer med en given uppsättning data. Den senaste tidens arbete har gjorts för att representera de gemensamma aspekterna av dessa förklaringar i en enda representation. I detta dokument tar vi upp vad som är mindre välkänt: hur kan de förhållanden som är gemensamma för varje orsaksförklaring bland de observerade variablerna i vissa DAG-processer förändras i närvaro av latenta variabler? Förfäder diagram ger en klass av grafer som kan koda villkorliga självständighetsrelationer som uppstår i DAG modeller med latent och urvalsvariabler. I detta dokument presenterar vi en uppsättning orienteringsregler som konstruerar Markov ekvivalens klass representant för förfäder diagram, med tanke på en medlem av ekvivalens klass. Dessa regler är sunda och fullständiga. Vi visar också att när ekvivalensklassen omfattar en DAG är ekvivalensklassens representant den viktigaste grafen för nämnda DAG.
REF karakteriserar ekvivalensklasser av DAG-modeller när det finns latenta variabler.
Towards Characterizing Markov Equivalence Classes for Directed Acyclic Graphs with Latent Variables
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}