Buchumschlag

Estimating large causal polytrees from small samples

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chatterjee, Sourav, Vidyasagar, Mathukumalli
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Methodology Machine Learning Probability Statistics Theory 62D20
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Statistical Convergence Rates of Optimal Transport Map Estimation between General Distributions
von: Ding, Yizhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Covariate balancing for causal inference on categorical and continuous treatments
von: Lee, Seong-ho, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Environment Invariant Linear Least Squares
von: Fan, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Testing for latent structure via the Wilcoxon--Wigner random matrix of normalized rank statistics
von: Liao, Jonquil Z., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Statistical inference for subgraph counts and clustering coefficient using network sampling in a sparse Stochastic Block Model framework
von: Mandal, Anirban, et al.
Veröffentlicht: (2024)

New Risk Bounds for 2D Total Variation Denoising
von: Chatterjee, Sabyasachi, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Estimation beyond Missing (Completely) at Random
von: Ma, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Using negative controls to identify causal effects with invalid instrumental variables
von: Dukes, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Causal Discovery for Linear Non-Gaussian Models with Disjoint Cycles
von: Drton, Mathias, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep learning with missing data
von: Ma, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Estimating the size of a set using cascading exclusion
von: Chatterjee, Sourav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Valid causal inference with unobserved confounding in high-dimensional settings
von: Moosavi, Niloofar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Doubly Robust Inference on Causal Derivative Effects for Continuous Treatments
von: Zhang, Yikun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging Prediction and Attribution: Identifying Forward and Backward Causal Influence Ranges Using Assimilative Causal Inference
von: Andreou, Marios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Assimilative Causal Inference
von: Andreou, Marios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Factor Informed Double Deep Learning For Average Treatment Effect Estimation
von: Fan, Jianqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Personalised Decision-Making without Counterfactuals
von: Dawid, A. Philip, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Dual Likelihood for Causal Inference under Structure Uncertainty
von: Strieder, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying Total Causal Effects in Linear Models under Partial Homoscedasticity
von: Strieder, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Confidence in Causal Inference under Structure Uncertainty in Linear Causal Models with Equal Variances
von: Strieder, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Causal inference amid missingness-specific independencies and mechanism shifts
von: de Aguas, Johan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A new measure of dependence: Integrated $R^2$
von: Azadkia, Mona, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fréchet regression of multivariate distributions with nonparanormal transport
von: Park, Junyoung, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Distribution-free Measures of Association based on Optimal Transport
von: Deb, Nabarun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Dynamical System View of Langevin-Based Non-Convex Sampling
von: Karimi, Mohammad Reza, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Estimation of the invariant measure of a multidimensional diffusion from noisy observations
von: Maillet, Raphaël, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Minimax And Adaptive Transfer Learning for Nonparametric Classification under Distributed Differential Privacy Constraints
von: Auddy, Arnab, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Transfer Clustering: A Unified Framework
von: Gu, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient adjustment for complex covariates: Gaining efficiency with DOPE
von: Christgau, Alexander Mangulad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Counterfactual Forecasting for Panel Data
von: Deb, Navonil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Representation of Context-Specific Causal Models with Observational and Interventional Data
von: Duarte, Eliana, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Private Minimum Hellinger Distance Estimation via Hellinger Distance Differential Privacy
von: Deng, Fengnan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Asymptotic Theory for Graphical SLOPE: Precision Estimation and Pattern Convergence
von: Hejný, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On the epsilon-delta Structure Underlying Chatterjee's Rank Correlation
von: Sato, Zeusu
Veröffentlicht: (2025)

The Conjugate Domain Dichotomy: Exact Risk of M-Estimators under Infinite-Variance Noise in High Dimensions
von: Agiropoulos, Charalampos
Veröffentlicht: (2026)

Revisiting Stochastic Approximation and Stochastic Gradient Descent
von: Karandikar, Rajeeva Laxman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Confounder selection via iterative graph expansion
von: Guo, F. Richard, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Theoretical guarantees for neural control variates in MCMC
von: Belomestny, Denis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bump hunting through density curvature features
von: Chacón, José E., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Using representation balancing to learn conditional-average dose responses from clustered data
von: Bockel-Rickermann, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2023)