当变量的顺序改变时，因果图发生变化

Question

我使用bnlearn和pcalg R包从数据集中获取因果图。有一种顺序无关的算法，它声称独立于变量作为输入。当我改变变量的顺序时，箭头的方向也在改变。下面是我使用的代码：

data("gmG")
set.seed(101)
cols = sample(ncol(gmG8$x))
suffStat <- list(C = cor(gmG8$x[,cols]), n = nrow(gmG8$x))
pc.gmG <- pc(suffStat, indepTest = gaussCItest,
               labels = colnames(gmG8$x)[cols], alpha = 0.01)
plot(pc.gmG)

上面的代码给出了以下输出：

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现在我用不同的数据顺序运行相同的代码。

data("gmG")
set.seed(102)
cols = sample(ncol(gmG8$x))
suffStat <- list(C = cor(gmG8$x[,cols]), n = nrow(gmG8$x))
pc.gmG <- pc(suffStat, indepTest = gaussCItest,
               labels = colnames(gmG8$x)[cols], alpha = 0.01)
plot(pc.gmG)

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可以看到，箭头已经改变了v6和v7的方向。我是不是漏掉了什么？注意:我知道骨架没有变化(图中没有箭头)。

Answer 1

我找到了答案。通过使用solve.confl = TRUE将conservative或maj.rule设置为TRUE，可以使因果图完全与顺序无关。

pc.gmG <- pc(suffStat, indepTest = gaussCItest,skel.method = 'stable',
                  conservative = TRUE,solve.confl = TRUE,
               labels = colnames(gmG8$x)[cols], alpha = 0.01)