Vi överväger problemet med att identifiera orsaksriktningen mellan två diskreta slumpvariabler med hjälp av observationsdata. Till skillnad från tidigare arbete behåller vi den mest allmänna funktionella modellen men gör ett antagande på den oobserverade exogena variabeln: Inspirerad av Occams rakhyvel antar vi att den exogena variabeln är enkel i den verkliga kausalriktningen. Vi kvantifierar enkelheten med Rényi entropy. Vårt huvudsakliga resultat är att, enligt naturliga antaganden, om den exogena variabeln har låg H 0 entropi (kardinalitet) i sann riktning, måste den ha hög H 0 entropi i fel riktning. Vi etablerar flera algoritmiska hårdhetsresultat om att uppskatta den minsta entropi exogena variabeln. Vi visar att problemet med att hitta den exogena variabeln med minsta entropi är likvärdigt med problemet med att hitta minsta gemensamma entropi givet n marginella fördelningar, även känt som minsta entropi kopplingsproblem. Vi föreslår en effektiv girig algoritm för minsta entropi kopplingsproblem, att för n = 2 tydligt finner en lokal optimal. Detta ger en girig algoritm för att hitta den exogena variabeln med minimum H 1 (Shannon Entropy). Vår giriga entropibaserade kausalgoritm har liknande prestanda som de senaste additiva bullermodellerna i verkliga datauppsättningar. En fördel med vårt tillvägagångssätt är att vi inte använder oss av värdena för slumpmässiga variabler utan bara deras fördelningar. Vår metod kan därför användas för kausal inferens för både ordinala och kategoriska data, till skillnad från additiva bullermodeller.
Vårt tillvägagångssätt liknar i grund och botten REF.
Entropic Causal Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}