## Memo - [[Pcalg]]が使用している[[PCアルゴリズム]] ## Abstract ここでは、非常に高次元の有向非環状グラフ（DAG）の骨格と同値類を、対応するガウス分布とともに推定するためのPCアルゴリズム（Spirtes et al. PCアルゴリズムは、多くのノード（変数）を持つ疎な問題に対して計算可能であり、しばしば非常に高速である。また、真の基礎となるDAGの疎さの関数として、自動的に高い計算効率を達成するという魅力的な特性を持っている。ノード数がサンプルサイズnに応じて急速に増加し、0 < a < ∞の場合にはO(na)となるような、非常に高次元の疎なDAGに対するアルゴリズムの一様整合性を証明します。スパースネスの仮定は、DAG内の近傍領域がサンプルサイズnよりも低次であることを必要とするだけで、むしろ最小限のものです。 [[2007__Estimating High-Dimensional Directed Acyclic Graphs with the PC-Algorithm__translations]]