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Original title:
Homoscedasticity and Feedback Loops in Graphical Models
Translated title:
Homoskedastizität und Rückkopplungsschleifen in graphischen Modellen
Author:
Wu, Jun
Year:
2023
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:
Drton, Mathias (Prof., Ph.D.)
Referee:
Drton, Mathias (Prof., Ph.D.); Kahle, Thomas (Prof. Dr.); Etesami, Seyed Jalal (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAT Mathematik
Keywords:
graphical model, linear structural equation model, feedback loop, homoscedasticity, identifiability
TUM classification:
MAT 620
Abstract:
This thesis focuses on graphical models specified via linear structural equations and the challenges that result from allowing the graph to contain directed cycles or bidirected edges. We consider the problems of structure learning and parameter estimation in these special setups, and discuss model identifiability under the assumption of (partially) homoscedastic error variances.
Translated abstract:
Diese Dissertation behandelt graphische Modelle, die über lineare Strukturgleichungen definiert sind, und die Herausforderungen, die sich ergeben, wenn der Graph gerichtete Zyklen oder bigerichtete Kanten enthalten darf. Wir betrachten das Problem des Strukturlernens und der Parameterschätzung in diesen speziellen Situationen und diskutieren die Identifizierbarkeit des Modells unter der Annahme von (teilweise) homoskedastischen Fehlervarianzen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1713538
Date of submission:
28.06.2023
Oral examination:
19.09.2023
File size:
1406334 bytes
Pages:
112
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230919-1713538-1-4
Last change:
19.01.2024
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