Graphical Models for Complex Multivariate Data

Projektinformationen

GRAPHMODE

ID Finanzhilfevereinbarung: 883818

DOI

10.3030/883818

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 27 April 2020

Startdatum 1 Oktober 2020

Enddatum 30 September 2026

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 971 296,00

EU-Beitrag

€ 1 971 296,00

Koordiniert durch

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Germany

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (29)

Faithlessness in Gaussian graphical models

Autoren: Mathias Drton, Leonard Henckel, Benjamin Hollering, Pratik Misra
Veröffentlicht in: Bernoulli, Ausgabe 32, 2026, Seite(n) 638-663, ISSN 1350-7265
Herausgeber: Chapman & Hall
DOI: 10.3150/25-bej1873

Rational maximum likelihood estimators of Kronecker covariance matrices

Autoren: Mathias Drton, Alexandros Grosdos, Andrew McCormack
Veröffentlicht in: Algebraic Statistics, Ausgabe 15, 2024, Seite(n) 145-164, ISSN 2693-3004
Herausgeber: Mathematical Sciences Publishers
DOI: 10.2140/astat.2024.15.145

Confidence Sets for Causal Orderings

Autoren: Y. Samuel Wang, Mladen Kolar, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Journal of the American Statistical Association, Ausgabe 121, 2026, Seite(n) 690-703, ISSN 0162-1459
Herausgeber: American Statistical Association
DOI: 10.1080/01621459.2025.2542552

Partial Homoscedasticity in Causal Discovery with Linear Models

Autoren: Jun Wu, Mathias Drton
Veröffentlicht in: IEEE Journal on Selected Areas in Information Theory, 2023, ISSN 2641-8770
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/jsait.2023.3328476

Learning Linear Gaussian Polytree Models With Interventions

Autoren: Daniele Tramontano, Leonard Waldmann, Mathias Drton, Eliana Duarte
Veröffentlicht in: IEEE Journal on Selected Areas in Information Theory, 2023, ISSN 2641-8770
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/jsait.2023.3328429

Half-Trek Criterion for Identifiability of Latent Variable Models

Autoren: Rina Foygel Barber, Mathias Drton, Nils Sturma, Luca Weihs
Veröffentlicht in: The Annals of Statistics, Ausgabe 50, 2022, Seite(n) 3174-3196, ISSN 0090-5364
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/22-aos2221

On weak convergence of Gaussian conditional distributions

Autoren: Sarah Lumpp, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Statistics & Probability Letters, Ausgabe 226, 2026, Seite(n) 110497, ISSN 0167-7152
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.spl.2025.110497

On the choice of the splitting ratio for the split likelihood ratio test

Autoren: David Strieder, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Electronic Journal of Statistics, Ausgabe 16, 2022, Seite(n) 6631-6650, ISSN 1935-7524
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/22-ejs2099

Causal Structural Learning via Local Graphs

Autoren: Wenyu Chen, Mathias Drton, Ali Shojaie
Veröffentlicht in: SIAM Journal on Mathematics of Data Science, Ausgabe 5(2), 2023, Seite(n) 280-305, ISSN 2577-0187
Herausgeber: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/20m1362796

"Discussion of ""A note on universal inference"" by Timmy Tse and Anthony Davison"

Autoren: Mathias Drton, Hongjian Shi, David Strieder
Veröffentlicht in: Stat, Ausgabe 12(1), 2023, Seite(n) e574, ISSN 2049-1573
Herausgeber: Wiley
DOI: 10.1002/sta4.572

Mixtures of discrete decomposable graphical models

Autoren: Yulia Alexandr, Jane Ivy Coons, Nils Sturma
Veröffentlicht in: Algebraic Statistics, Ausgabe 15, 2024, Seite(n) 269-293, ISSN 2693-3004
Herausgeber: Mathematical Sciences Publishers
DOI: 10.2140/astat.2024.15.269

On Azadkia–Chatterjee’s conditional dependence coefficient

Autoren: Hongjian Shi, Mathias Drton, Fang Han
Veröffentlicht in: Bernoulli, Ausgabe 30, 2024, ISSN 1350-7265
Herausgeber: Chapman & Hall
DOI: 10.3150/22-bej1529

Identifiability of homoscedastic linear structural equation models using algebraic matroids

Autoren: Mathias Drton, Benjamin Hollering, Jun Wu
Veröffentlicht in: Advances in Applied Mathematics, Ausgabe 163, 2024, Seite(n) 102794, ISSN 0196-8858
Herausgeber: Academic Press
DOI: 10.1016/j.aam.2024.102794

On the power of Chatterjee’s rank correlation

Autoren: Hongjian Shi, Mathias Drton, Fang Han
Veröffentlicht in: Biometrika, 2021, ISSN 0006-3444
Herausgeber: Oxford University Press
DOI: 10.1093/biomet/asab028

Algebraic Sparse Factor Analysis

Autoren: Mathias Drton, Alexandros Grosdos, Irem Portakal, Nils Sturma
Veröffentlicht in: SIAM Journal on Applied Algebra and Geometry, Ausgabe 9, 2025, Seite(n) 279-309, ISSN 2470-6566
Herausgeber: Society for Industrial & Applied Mathematics (SIAM)
DOI: 10.1137/23m1626517

Goodness-of-fit tests for linear non-Gaussian structural equation models

Autoren: D Schkoda, M Drton
Veröffentlicht in: Biometrika, Ausgabe 112, 2026, Seite(n) asaf046, ISSN 0006-3444
Herausgeber: Oxford University Press
DOI: 10.1093/biomet/asaf046

Homaloidal polynomials and Gaussian models of maximum likelihood degree 1

Autoren: Shelby Cox, Pratik Misra, Pardis Semnani
Veröffentlicht in: Algebraic Statistics, Ausgabe 15, 2024, Seite(n) 167-198, ISSN 2693-3004
Herausgeber: Mathematical Sciences Publishers
DOI: 10.2140/astat.2024.15.167

Testing many constraints in possibly irregular models using incomplete <i>U</i>-statistics

Autoren: Nils Sturma, Mathias Drton, Dennis Leung
Veröffentlicht in: Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, Ausgabe 86, 2024, Seite(n) 987-1012, ISSN 1369-7412
Herausgeber: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1093/jrsssb/qkae022

Cross-validating causal discovery via Leave-One-Variable-Out

Autoren: Daniela Schkoda; Philipp Michael Faller; Patrick Blöbaum; Dominik Janzing
Veröffentlicht in: Proceedings of the Fourth Conference on Causal Learning and Reasoning, Ausgabe 275, 2025, Seite(n) 659-692, ISSN 2640-3498
Herausgeber: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2411.05625

Third-Order Moment Varieties of Linear Non-Gaussian Graphical Models

Autoren: Carlos Améndola, Mathias Drton, Alexandros Grosdos, Roser Homs, Elina Robeva
Veröffentlicht in: Information and Inference. A Journal of the IMA, Ausgabe 12(3), 2023, Seite(n) iaad007, ISSN 2049-8764
Herausgeber: Oxford University Press
DOI: 10.1093/imaiai/iaad007

Confidence in causal inference under structure uncertainty in linear causal models with equal variances

Autoren: David Strieder, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Journal of Causal Inference, Ausgabe 11, 2024, Seite(n) 20230030, ISSN 2193-3685
Herausgeber: Walter de Gruyter GmbH
DOI: 10.1515/jci-2023-0030

On universally consistent and fully distribution-free rank tests of vector independence

Autoren: Hongjian Shi, Marc Hallin, Mathias Drton, Fang Han
Veröffentlicht in: The Annals of Statistics, Ausgabe 50, 2022, Seite(n) 1933-1959, ISSN 0090-5364
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/21-aos2151

Causal inference on process graphs: Causal structure and effect identification

Autoren: Nicolas-Domenic Reiter, Jonas Wahl, Andreas Gerhardus, Jakob Runge
Veröffentlicht in: Bernoulli, Ausgabe 32, 2026, Seite(n) 1356-1382, ISSN 1350-7265
Herausgeber: Chapman & Hall
DOI: 10.3150/25-bej1909

High-dimensional undirected graphical models for arbitrary mixed data

Autoren: Konstantin Göbler, Mathias Drton, Sach Mukherjee, Anne Miloschewski
Veröffentlicht in: Electronic Journal of Statistics, Ausgabe 18, 2024, ISSN 1935-7524
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/24-ejs2254

Parameter identification in linear non-Gaussian causal models under general confounding

Autoren: Daniele Tramontano, Mathias Drton, Jalal Etesami
Veröffentlicht in: The Annals of Statistics, Ausgabe 54, 2026, Seite(n) 957-981, ISSN 0090-5364
Herausgeber: Institute of Mathematical Statistics
DOI: 10.1214/25-aos2597

Distribution-free tests of multivariate independence based on center-outward quadrant, Spearman, Kendall, and van der Waerden statistics

Autoren: Hongjian Shi, Mathias Drton, Marc Hallin, Fang Han
Veröffentlicht in: Bernoulli, Ausgabe 31, 2025, Seite(n) 106-129, ISSN 1350-7265
Herausgeber: Chapman & Hall
DOI: 10.3150/24-bej1721

Conditional independence in stationary distributions of diffusions

Autoren: Tobias Boege, Mathias Drton, Benjamin Hollering, Sarah Lumpp, Pratik Misra, Daniela Schkoda
Veröffentlicht in: Stochastic Processes and their Applications, Ausgabe 184, 2025, Seite(n) 104604, ISSN 0304-4149
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.spa.2025.104604

Causal Discovery with Unobserved Confounding and non-Gaussian Data

Autoren: Y. Samuel Wang, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Journal of Machine Learning Research, Ausgabe 271, 2023, Seite(n) 1−61, ISSN 1533-7928
Herausgeber: JMLR, Inc.
DOI: 10.48550/arxiv.2007.11131

Parametric and nonparametric symmetries in graphical models for extremes

Autoren: Frank Röttger, Jane Ivy Coons, Alexandros Grosdos
Veröffentlicht in: Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 2026, ISSN 1369-7412
Herausgeber: Blackwell Publishing Inc.
DOI: 10.1093/jrsssb/qkag079

Conference proceedings (21)

Directed Graphical Models and Causal Discovery for Zero-Inflated Data

Autoren: Shiqing Yu, Mathias Drton, Ali Shojaie
Veröffentlicht in: Proceedings of the Second Conference on Causal Learning and Reasoning, Ausgabe 213, 2023, Seite(n) 27-67
Herausgeber: PMLR

Causal Effect Identification in LiNGAM Models with Latent Confounders

Autoren: Daniele Tramontano, Yaroslav Kivva, Saber Salehkaleybar, Mathias Drton, Negar Kiyavash
Veröffentlicht in: Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning, Ausgabe 235, 2024
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)

Unpaired Multi-Domain Causal Representation Learning

Autoren: Nils Sturma, Chandler Squires, Mathias Drton, Caroline Uhler
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023), Ausgabe 36, 2023, Seite(n) 34465--34492
Herausgeber: Curran Associates, Inc.
DOI: 10.48550/arxiv.2302.00993

Interaction Models and Generalized Score Matching for Compositional Data

Autoren: Shiqing Yu, Mathias Drton, and Ali Shojaie
Veröffentlicht in: Proceedings of the Second Learning on Graphs Conference, Ausgabe 231, 2024
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)

Root Cause Analysis of Outliers in Unknown Cyclic Graphs

Autoren: Daniela Schkoda, Dominik Janzing
Veröffentlicht in: Proceedings of the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS, 2026
Herausgeber: PMLR

Cost-Aware Optimized Front-Door Experimental Design

Autoren: Leopold Mareis, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Proceedings of the Fifth Conference on Causal Learning and Reasoning, Ausgabe 323, 2026, Seite(n) 1068-1096
Herausgeber: PMLR

Causal Effect Identification in lvLiNGAM from Higher-Order Cumulants

Autoren: Daniele Tramontano, Yaroslav Kivva, Saber Salehkaleybar, Negar Kiyavash, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning, 2025, Seite(n) 59924-59944
Herausgeber: PMLR

Identifying Total Causal Effects in Linear Models under Partial Homoscedasticity

Autoren: David Strieder, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Proceedings of the 12th International Conference on Probabilistic Graphical Models, Ausgabe 246, 2024
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)

Rank-Based Causal Discovery for Post-Nonlinear Models

Autoren: Grigor Keropyan, David Strieder, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2023, Seite(n) 7849-7870
Herausgeber: PMLR Proceedings of Machine Learning Research

Definite Non-Ancestral Relations and Structure Learning

Autoren: Wenyu Chen, Mathias Drton, Ali Shojaie
Veröffentlicht in: 8th Causal Inference Workshop at UAI, 2021, Seite(n) "Paper #2"
Herausgeber: causalUAI2021

Efficient Learning of Stationary Diffusions with Stein-type Discrepancies

Autoren: Fabian Bleile, Sarah Lumpp, Mathias Drton
Veröffentlicht in: The 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 2026
Herausgeber: PMLR

Robust Score Matching

Autoren: Richard Schwank, Andrew McCormack, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Proceedings of the 28th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2025
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)

On the Lasso for Graphical Continuous Lyapunov Models

Autoren: Philipp Dettling, Mathias Drton, Mladen Kolar
Veröffentlicht in: Proceedings of the 3rd Conference on Causal Learning and Reasoning, Ausgabe 236, 2024, Seite(n) 514-550
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
DOI: 10.48550/arxiv.2208.13572

Causal Discovery for Linear Non-Gaussian Models with Disjoint Cycles

Autoren: Mathias Drton, Marina Garrote-López, Niko Nikov, Elina Robeva, Y. Samuel Wang
Veröffentlicht in: Proceedings of the Forty-first Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Ausgabe 286, 2025, Seite(n) 1064-1083
Herausgeber: PMLR

Learning Linear Non-Gaussian Polytree Models

Autoren: Daniele Tramontano, Anthea Monod, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Proceedings of the Thirty-Eighth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Ausgabe Proceedings of Machine Learning Research 180, 2022, Seite(n) 1960-1969
Herausgeber: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2208.06701

Semiparametric Inference for Half-Trek Estimators in Linear Structural Equation Models

Autoren: Leopold Mareis, Nils Sturma, Mathias Drton
Veröffentlicht in: The 13th International Conference on Probabilistic Graphical Models, 2026
Herausgeber: PMLR

Confidence in Causal Discovery with Linear Causal Models

Autoren: David Strieder, Tobias Freidling, Stefan Haffner, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Proceedings of the Thirty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Ausgabe PMLR 161, 2021, Seite(n) 1217-1226
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research

Dual Likelihood for Causal Inference under Structure Uncertainty

Autoren: David Strieder, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Proceedings of the 3rd Conference on Causal Learning and Reasoning, Ausgabe 236, 2024
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)

Coarsening causal DAG models

Autoren: Francisco Madaleno, Pratik Misra, Alex Markham
Veröffentlicht in: 5th Conference on Causal Learning and Reasoning (CLeaR), 2026
Herausgeber: PMLR

Center-Outward Sign- and Rank-Based Quadrant, Spearman, and Kendall Tests for Multivariate Independence

Autoren: Hongjian Shi, Mathias Drton, Marc Hallin, Fang Han
Veröffentlicht in: OT-SDM 2022: The 1st International Workshop on Optimal Transport and Structured Data Modeling, 2022
Herausgeber: AAAI 2022

Graphical Representations for Algebraic Constraints of Linear Structural Equations Models

Autoren: Thijs van Ommen, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Proceedings of The 11th International Conference on Probabilistic Graphical Models, Ausgabe 186, 2022, Seite(n) 409-420
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research (PMLR)
DOI: 10.48550/arxiv.2208.00926

Other (12)

Structural identifiability of graphical continuous Lyapunov models

Autoren: Carlos Amendola, Tobias Boege, Ben Hollering, Pratik Misra
Veröffentlicht in: 2026
Herausgeber: arXiv

Asymptotics for Model Selection in Probabilistic Principal Component Analysis

Autoren: Mathias Drton, Andrew McCormack, Daniel Windisch
Veröffentlicht in: 2026
Herausgeber: arXiv

Non-parametric recovery of causal diffusion mechanisms from steady-state observations

Autoren: Richard Schwank, Mathias Drton
Veröffentlicht in: 2026
Herausgeber: arXiv

Existence of Direct Density Ratio Estimators

Autoren: Erika Banzato, Mathias Drton, Kian Saraf-Poor, Hongjian Shi
Veröffentlicht in: 2025
Herausgeber: ArXiv

Identifiability in Graphical Discrete Lyapunov Models

Autoren: Cecilie Olesen Recke, Sarah Lumpp, Nataliia Kushnerchuk, Janike Oldekop, Jiayi Li, Jane Ivy Coons, Elina Robeva
Veröffentlicht in: 2026
Herausgeber: arXiv

On universal inference in Gaussian mixture models

Autoren: Hongjian Shi, Mathias Drton
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2407.19361

Linear relations of colored Gaussian cycles

Autoren: Hannah Göbel, Pratik Misra
Veröffentlicht in: 2025
Herausgeber: arXiv

Efficient symbolic computations for identifying causal effects

Autoren: Ben Hollering, Pratik Misra, Nils Sturma
Veröffentlicht in: 2026
Herausgeber: arXiv

Identifying Direct Causal Effects in Latent Factor Models by Accounting for Unidentified Parents

Autoren: Tom Hochsprung, Nils Sturma, Jakob Runge, Mathias Drton, Andreas Gerhardus
Veröffentlicht in: 2026
Herausgeber: arXiv

Causal Discovery of Linear Non-Gaussian Causal Models with Unobserved Confounding

Autoren: Daniela Schkoda, Elina Robeva, Mathias Drton
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: ArXiv
DOI: 10.48550/arxiv.2408.04907

Coloured Gaussian directed acyclic graphical models

Autoren: Tobias Boege, Kaie Kubjas, Pratik Misra, Liam Solus
Veröffentlicht in: Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, Ausgabe 88(3), 2025, Seite(n) 819–875
Herausgeber: Oxford University Press
DOI: 10.48550/arxiv.2404.04024

Trek-Based Parameter Identification for Linear Causal Models With Arbitrarily Structured Latent Variables

Autoren: Nils Sturma, Mathias Drton
Veröffentlicht in: 2025
Herausgeber: arXiv

Thesis and dissertations (3)

Identifiability and Statistical Inference in Latent Variable Modeling

Autoren: Sturma, Nils B.
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: online

Homoscedasticity and Feedback Loops in Graphical Models

Autoren: Wu, Jun
Veröffentlicht in: Ausgabe 5, 2023
Herausgeber: Technical University of Munich

Graphical Continuous Lyapunov Models

Autoren: Dettling, Philipp Maximilian
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: online

Non-peer reviewed articles (2)

Matching Criterion for Identifiability in Sparse Factor Analysis

Autoren: Nils Sturma, Miriam Kranzlmueller, Irem Portakal, Mathias Drton
Veröffentlicht in: Psychometrika, Ausgabe 91, 2026, Seite(n) 536-555, ISSN 0033-3123
Herausgeber: Psychometric Society
DOI: 10.1017/psy.2026.10079

Identifiability in Continuous Lyapunov Models

Autoren: Philipp Dettling, Roser Homs, Carlos Améndola, Mathias Drton, Niels Richard Hansen
Veröffentlicht in: SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, Ausgabe 44, 2023, Seite(n) 1799-1821, ISSN 0895-4798
Herausgeber: Society for Industrial and Applied Mathematics
DOI: 10.1137/22m1520311