Robust estimation of Gaussian linear structural equation models with equal error variances
저자
Park Sion (Department of Statistics, University of Seoul) ; Park Gunwoong (Department of Statistics, Seoul National University)
발행기관
학술지명
Journal of the Korean Statistical Society(Journal of the Korean Statistical Society)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
758-779(22쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
This study develops a new approach to learning Gaussian linear structural equation models (SEMs) with equal error variances from possibly corrupted observations by outliers.
More precisely, we consider the two types of corrupted Gaussian linear SEMs depending on the outlier type and develop a structure learning algorithm for the models.
The proposed algorithm consists of two steps in which the effect of outliers is eliminated: Step (1) infers the ordering using conditional variances, and Step (2) estimates the presence of edges using conditional independence relationships.
Various numerical experiments verify that the proposed algorithm is empirically consistent even when corrupted samples exist.
It is further confirmed that the proposed algorithm performs better than the state-of-the-art US, GDS, PC, and GES algorithms in noisy data settings.
Through the corrupted real examination marks data, we also demonstrate that the proposed algorithm is well-suited to capturing the interpretable relationships between subjects.
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