arXiv ID:
2605.04381
arXiv 提交日期: 2026-05-06
均值独立与线性条件下的因果发现 / Causal discovery under mean independence and linearity
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种新的因果发现方法LiMIAM,它通过放宽传统方法中“扰动项必须完全独立”的严格假设,仅要求扰动项在均值上互不依赖,从而在数据存在依赖性(如共同波动或缩放效应)时仍能准确还原变量之间的因果顺序,并通过实际石油市场数据展示了该方法优于现有技术的效果。