Sparse Inverse Covariance Estimation for Causal Inference in Process Data Analytics
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Causal analysis plays a vital role in determining the underlying relationship among the variables in a system from the data. In this article, the sparse inverse covariance (SIC) estimation is coupled with likelihood score, and a two-step approach is proposed to address the problem of causal analysis. The estimation of SIC matrix for undirected sparse network reconstruction is performed with the <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$L_{0}$ </tex-math></inline-formula> -norm constraint in the framework of greedy sparse simplex (GSS) algorithm. Furthermore, the GSS algorithm is suitably modified to incorporate the additional constraint of positive semidefiniteness of the inverse covariance matrix. To determine the causal direction among the variables, the likelihood score is computed for the associated variables in the reconstructed network in the second step. The efficacy of the proposed approach for causal analysis is illustrated using numerical examples and an industrial application on prediction of flooding and weeping in a deethanizer column associated with a fluid catalytic cracking unit. From these studies, it is observed that the proposed approach is able to recover causal connections accurately in both cases. Furthermore, the probable reasons for the occurrence of flooding and weeping phenomena in an industrial deethanizer unit are also inferred from the identified causal network.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle