本研究は、線形ガウスモデルにおいて潜在交絡が存在する場合に、ベイズ因果発見における事後推論がどのように振る舞うかを分析し、特に2つの観測変数間の加法性交絡に焦点を当てる。

  • 著者たちは、スコア関数が交絡された変数の間に偽の辺を含むグラフを有利にする臨界相関係数を導出する。
  • この閾値はサンプルサイズが増加すると減少し、より多くのデータが偽の辺が有利になるために必要な相関を下げることを意味する。
  • この閾値を超えると、事後分布は交絡された変数の周りの局所構造によって決定される2つの明確な失敗レジームを示す。
  • これらの知見は、複数のグラフ構造における正確な事後計算によって支持され、予測された失敗レジームを確認している。