線形潜在変数モデルの構造を学ぶ

我々は、(1) 各サブセットのメンバーが単一の共通の未記録の原因によってd-分離されている記録された変数の不交差部分集合を見つける任意の探索手順を説明する。 (2) 特定された潜在因子間の因果関係に関する情報を返す。 我々は、手順がポイントごとに一貫していることを証明する。前提条件は、(a) 因果関係がマルコフ仮定と忠実性仮定を満たす有向非巡回グラフ（DAG）で表現できること、(b) 未記録の変数が記録された変数によって引き起こされないこと、(c) 依存関係が線形であることを仮定している。 我々は、標準的なアプローチとこの手順をさまざまなシミュレーションされた構造とサンプルサイズで比較し、社会科学のデータセットの簡単な研究を通じてその実用的な価値を示す。 最後に、非線形システムへの一般化を考慮する。