Cel
"Statistical causal structure learning tackles the following problem: given iid observational data from a joint distribution, we estimate the underlying causal graph. This graph contains a directed arrow from each variable to its direct effects and is assumed to be acyclic. We propose to develop methods and mathematical theory for high-dimensional applications, where the number of variables is much larger than the number of samples.
Independence-based methods like the PC algorithm can discover causal structures only up to Markov equivalence classes, that is some arrows remain undirected. And their consistency relies on strong faithfulness, which has been shown to be a restrictive condition. We propose to exploit structural equation models (SEMs) instead. They assume each variable to be a function of its direct causes and some noise variable. For certain restrictions (e.g. non-linear functions and additive noise) we obtain full identifiability; that is, given an observational distribution, we can recover the underlying causal graph, even without requiring faithfulness. On low-dimensional data sets, SEM-based methods already outperform competing methods like PC. However, they are not applicable to high-dimensional problems yet. One of the main goals of this research proposal is to develop new SEM-based methodology for high-dimensional applications and provide a theoretical analysis.
In many applications, data are often collected under different environmental conditions. It is expected that the causal dependencies of a plant's genes, for example, behave differently under stress conditions like drought. Modeling these mechanism changes and exploiting them for causal structure learning is the second main goal of the research proposal. To the best of our knowledge, there is currently no methodology available for these tasks.
We will apply the developed methodology to biological systems. The research is closely linked to the interdisciplinary project ""InfectX""."
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
FP7-PEOPLE-2012-IEF
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszenia
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Koordynator
8092 Zuerich
Szwajcaria
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.