Publication

Causal discovery in heavy‐tailed linear structural equation models via scalings

2025

Résumé

Causal dependence modelling of multivariate extremes is intended to improve our understanding of the relationships among variables associated with rare events. Regular variation provides a standard framework in the study of extremes. This paper concerns the extremal causal dependence of the linear structural equation model with regularly varying noise variables. We focus on extreme observations generated from such a model and propose a causal discovery method based on the scaling parameters of its extremal angular measure. We implement the method as an algorithm, establish its consistency and evaluate it by simulation and by application to river discharge datasets. We propose a selection procedure for its hyperparameters based on a notion of stability. Comparison with the only alternative extremal method for such model reveals its competitive performance.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/3f54ac75-f17e-46c5-9235-83ed7a1bc998

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Concepts associés (32)

Régression linéaire

En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.

Causalité

vignette|Exemple classique de la chute d'un domino causé par la chute d'un autre. En science, en philosophie et dans le langage courant, la causalité désigne la relation de cause à effet. la cause, corrélat de l'effet, c'est . C'est ce qui produit l'effet ; la causalité est le . Autrement dit, la causalité est l'influence par laquelle un événement, un processus, un état ou un objet (une cause) contribue à la production d'un autre événement, processus, état ou objet (un effet) considéré comme sa conséquence.

Causal model

In the philosophy of science, a causal model (or structural causal model) is a conceptual model that describes the causal mechanisms of a system. Several types of causal notation may be used in the development of a causal model. Causal models can improve study designs by providing clear rules for deciding which independent variables need to be included/controlled for. They can allow some questions to be answered from existing observational data without the need for an interventional study such as a randomized controlled trial.

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