論文の概要: Dynamic Window-level Granger Causality of Multi-channel Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07788v1
- Date: Sun, 14 Jun 2020 03:53:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 12:40:40.813626
- Title: Dynamic Window-level Granger Causality of Multi-channel Time Series
- Title(参考訳): 多チャンネル時系列の動的ウィンドウレベルグランガー因果関係
- Authors: Zhiheng Zhang, Wenbo Hu, Tian Tian, Jun Zhu
- Abstract要約: マルチチャネル時系列データに対する動的ウィンドウレベルグランガー因果関係法(DWGC)を提案する。
本稿では,DWGC法における因果索引付け手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.302491046127443
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Granger causality method analyzes the time series causalities without
building a complex causality graph. However, the traditional Granger causality
method assumes that the causalities lie between time series channels and remain
constant, which cannot model the real-world time series data with dynamic
causalities along the time series channels. In this paper, we present the
dynamic window-level Granger causality method (DWGC) for multi-channel time
series data. We build the causality model on the window-level by doing the
F-test with the forecasting errors on the sliding windows. We propose the
causality indexing trick in our DWGC method to reweight the original time
series data. Essentially, the causality indexing is to decrease the
auto-correlation and increase the cross-correlation causal effects, which
improves the DWGC method. Theoretical analysis and experimental results on two
synthetic and one real-world datasets show that the improved DWGC method with
causality indexing better detects the window-level causalities.
- Abstract(参考訳): グランガー因果関係法は複雑な因果関係グラフを構築することなく時系列因果関係を解析する。
しかし、従来のグランジャー因果関係法は、因果関係が時系列チャネル間にあると仮定しており、時系列チャネルに沿って動的因果関係を持つ現実世界の時系列データをモデル化できない。
本稿では,マルチチャネル時系列データに対する動的ウィンドウレベルグレンジャー因果関係法(DWGC)を提案する。
我々は,スライディングウインドウの予測誤差を用いてfテストを行うことで,ウィンドウレベルで因果モデルを構築する。
そこで本研究では,dwgc法における因果性指標化手法を提案する。
本質的に因果性指標は自己相関を減少させ、相互相関因果効果を増加させ、dwgc法を改善することである。
2つの合成および1つの実世界のデータセットに関する理論的解析と実験結果から、因果インデックス付き改良DWGC法は、ウィンドウレベルの因果性をよりよく検出することを示した。
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