I detta dokument tar vi itu med problemet med att sluta sig till kausala riktningar när uppgifterna finns på diskreta domäner. Genom att betrakta fördelningen av orsaken P (X) och den villkorliga fördelningen kartering orsak att effekt P (Y  påX) som oberoende slumpvariabler, föreslår vi att dra en slutsats om orsaksriktningen genom att jämföra avståndet korrelation mellan P (X) och P (Y  på X) med avståndet korrelation mellan P (Y ) och P (X). Vi drar slutsatsen att " X orsakar Y " om beroendekoefficienten mellan P (X) och P (Y  på X) är mindre. Experiment utförs för att visa den föreslagna metodens prestanda.
Liu och Chan genomförde detta ramverk genom att beräkna avstånds korrelationen för diskreta data mellan P (X) och P (Y  på X) REF.
Causal Inference on Discrete Data via Estimating Distance Correlations
{'venue': 'Neural Computation, Vol. 28, No. 5, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}