Många verkliga datauppsättningar innehåller värden som saknas inte slumpmässigt (MNAR). I detta scenario utför utredare ofta list-wise radering, eller ta bort prover med saknade värden, innan du använder kausala upptäckt algoritmer. Lista-wise radering är en sund och allmän strategi när den kombineras med algoritmer som FCI och RFCI, men raderingsförfarandet eliminerar också annars bra prover som innehåller bara några få saknade värden. I denna rapport visar vi att vi effektivare kan använda de observerade värdena med testmässigt radering samtidigt som algoritmisk ljudstyrka bibehålls. Här avser testvis radering processen med listvis radering av prover endast bland de variabler som krävs för varje test av villkorat oberoende (CI) som används vid begränsningsbaserade sökningar. Test-wise radering sparar därför ofta fler prover än list-wise radering för varje CI-test, särskilt när vi har en gles underliggande graf. Våra teoretiska resultat visar att den testvisa raderingen är sund under det berättigade antagandet att ingen av de saknade mekanismerna har någon orsak att påverka varandra i den underliggande kausala grafen. Vi finner också att FCI och RFCI med test-wise radering överträffar deras list-wise radering och imputation motsvarigheter i genomsnitt när MNAR innehar i både syntetiska och verkliga data. Nyckelord Causal inference · Saknade värden · Saknas inte slumpmässigt · MNAR Många verkliga observationella datauppsättningar innehåller saknade värden, men moderna begränsningsbaserade kausala upptäckter (CCD) algoritmer kräver fullständig data. Dessa fakta tvingar många utredare att antingen utföra list-wise radering eller imputation på sina datauppsättningar. Den första strategin kan tyvärr resultera i förlust av många bra prover bara på grund av några saknade värden. Å andra sidan kan den andra strategin korrumpera den gemensamma fördelningen när motsvarande antaganden inte håller. Båda dessa metoder kan därför (och ofta) försämra prestandan hos CCD-algoritmer. Vi söker på så sätt en praktisk metod som gör det möjligt för CCD-algoritmer att effektivt utnyttja de uppmätta värdena samtidigt som man placerar få antaganden om felfunktionsmekanismen(erna).
Snabba orsakssamband (FCI) genom testmässigt radering REF utnyttjas för att hantera saknade data.
Fast causal inference with non-random missingness by test-wise deletion
{'venue': 'International Journal of Data Science and Analytics', 'journal': 'International Journal of Data Science and Analytics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}