observational time series | BriefGPT

关键词observational time series

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时间序列因果图的抽象总效应可辨识性
通过观察性时间序列研究干预的总效应的可识别性问题，我们考虑了系统的因果图的两种抽象：扩展摘要因果图和摘要因果图。我们证明总效应在扩展摘要因果图中始终是可识别的，并提供了摘要因果图中可识别性的必要和充分图形条件。此外，我们提供了可调整的集合，
PDF9 months ago
基于约束和噪声算法的混合时序因果发现
本文提出了两个新的混合约束式和基于噪声的方法的框架，可以发现可能包含循环的摘要因果图。提供了两种混合算法，并在模拟数据，真实生态数据和各种应用程序的真实数据上进行了实验测试，结果表明，我们的混合方法具有稳健性，并在大多数数据集上产生良好的结
PDFa year ago
给定带环无向汇总因果图的时间序列集体异常根本原因识别
这篇论文提出了一种通过观察时间序列和一个描述正常状态下动态系统中因果关系的无环摘要因果图来识别集体异常的根本原因的方法，并利用 d 分离将问题分解到多个独立子问题中，并介绍了如何通过比较正常状态下的直接因果效应和异常状态下的直接因果效应来找
PDFa year ago
在自相关非线性时间序列数据集中发现同时与滞后的因果关系
介绍了一种基于条件独立性的方法，可以从观测时间序列中发现线性和非线性的滞后和同时因果关系。方法名为 PCMCI$^+$, 可以优化条件集合的选择并从自相关中受益，具有更高的邻接检测能力和特别是更多的同时因果关系检测精度，同时更好地控制假阳
PDF4 years ago
ICML最小预测信息正则化发现非线性关系
本文引入了一种最小预测信息正则化方法，能够从时间序列中推断方向关系，允许深度学习模型发现非线性关系。该方法在合成数据集中明显优于其他方法，在视频游戏环境和心率与呼吸率数据集中发现方向关系。
PDF5 years ago
一种贝叶斯非参数方法用于估计个体化的治疗反应曲线
使用贝叶斯非参数方法来建立个体化治疗反应曲线，从而提升个性化决策的精度，该方法使用观测时间序列，并结合 G - 计算公式对连续响应进行估计。
PDF8 years ago