Vi fokuserar på datadriven kausal inference. I synnerhet föreslår vi en ny princip för orsakssamband baserad på algoritmisk informationsteori, d.v.s. Kolmogorovs komplexitet. I ett nötskal bestämmer vi hur mycket information ett dataobjekt ger om det andra, och vice versa, och identifierar den mest sannolika orsaksriktningen genom den starkaste informationsriktningen. För att tillämpa denna princip i praktiken föreslår vi ERGO, en effektiv omedelbar åtgärd för att dra en slutsats om orsakssambandet mellan multivariata datapar med verkligt värde. ERGO är baserat på kumulativ och Shannon entropi. Därmed behöver vi inte anta distributioner, och vi behöver inte heller begränsa typen av korrelation. Omfattande empirisk utvärdering av syntetiska data, referensdata och verkliga data visar att ERGO är robust mot både buller och dimensionalitet, effektiv och överträffar den senaste tekniken med bred marginal.
Vreeken REF föreslog Ergo, en ram för undersökning av orsakssamband som bygger på relativa villkorade komplexiteter.
Causal Inference by Direction of Information
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}