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面向测量误差模型的外生变量估计方法

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从观察数据中发现因果关系在近年来得到了越来越多学者的关注,其中外生变量在理解因果机制中扮演者重要的角色.然而,现有的因果发现方法大多假设观察变量就是真实发生的因(果)变量,忽略了测量误差带来的影响.为此,提出了一种解决测量模型下的外生变量估计方法.通过引入triad约束,根据此约束来找出与其余所有相关成对变量都满足triad约束的变量,即外生变量.该算法不仅能够解决含有测量误差数据的估计问题,而且对于没有测量误差的数据仍然适用.实验将该算法应用于真实网络产生的数据中,结果表明,无论变量是否含有测量误差,提出方法均优于现有的其他算法.同时,基于移动基站的真实数据实验也验证了算法的有效性.
Method of estimating exogenous variables for measurement error model

谢峰、蔡瑞初、曾艳、郝志峰

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广东工业大学 计算机学院,广州510006

佛山科学技术学院,数学与大数据学院,佛山 广东528000

测量误差模型 外生变量 因果关系 triad约束 非高斯

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2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.01.0012

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(2)
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