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Statistical Causal Discovery: LiNGAM Approach

Shohei Shimizu (Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
This is the first book to provide a comprehensive introduction to a new semiparametric causal discovery approach known as LiNGAM, with the fundamental background needed to understand it. It offers a general overview of the basics of the LiNGAM approach for causal discovery, estimation principles, and algorithms. This semiparametric approach is one of the most exciting new topics in the field of causal discovery. The new framework assumes parametric assumptions on the functional forms of structural equations but makes no assumption on the distributions of exogenous variables other than non-Gaussianity. It provides data-analysis tools capable of estimating a much wider class of causal relations even in the presence of hidden common causes. This feature is in contrast to conventional nonparametric approaches based on conditional independence of variables. This book is highly recommended to readers who seek an in-depth and up-to-date overview of this new causal discovery approach to advance the technique as well as to those who are interested in applying this approach to real-world problems. This LiNGAM approach should become a standard item in the toolbox of statisticians, machine learners, and practitioners who need to perform observational studies.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
05.09.2022
Sprache
Englisch
EAN
9784431557838
Herausgeber
Springer Tokyo
Serien- oder Bandtitel
JSS Research Series in Statistics
Sonderedition
Nein
Autor
Shohei Shimizu
Seitenanzahl
94
Auflage
1
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Causal Discovery, Causal Inference, LiNGAM, Observational Data, Structural Equation Modeling
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik UFM - Mathematische und statistische Software
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

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