論文の概要: Kernel-based Joint Independence Tests for Multivariate Stationary and Non-stationary Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08529v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 16:52:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 02:10:02.685577
• Title: Kernel-based Joint Independence Tests for Multivariate Stationary and Non-stationary Time Series
• Title（参考訳）: 多変量定常および非定常時系列に対するカーネルベース共同独立試験
• Authors: Zhaolu Liu and Robert L. Peach and Felix Laumann and Sara Vallejo Mengod and Mauricio Barahona
• Abstract要約: 多変量時系列における共同独立のカーネルベース統計テストを導入する。 提案手法は, 合成例において, 高次依存関係を頑健に発見する方法を示す。 我々の手法はデータの高次相互作用を明らかにするのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Multivariate time series data that capture the temporal evolution of interconnected systems are ubiquitous in diverse areas. Understanding the complex relationships and potential dependencies among co-observed variables is crucial for the accurate statistical modelling and analysis of such systems. Here, we introduce kernel-based statistical tests of joint independence in multivariate time series by extending the $d$-variable Hilbert-Schmidt independence criterion (dHSIC) to encompass both stationary and non-stationary processes, thus allowing broader real-world applications. By leveraging resampling techniques tailored for both single- and multiple-realisation time series, we show how the method robustly uncovers significant higher-order dependencies in synthetic examples, including frequency mixing data and logic gates, as well as real-world climate and socioeconomic data. Our method adds to the mathematical toolbox for the analysis of multivariate time series and can aid in uncovering high-order interactions in data.
• Abstract（参考訳）: 相互接続されたシステムの時間的進化を捉える多変量時系列データは、多様な領域に分布する。 共観測変数間の複雑な関係と潜在的な依存関係を理解することは、それらのシステムの正確な統計モデルと分析に不可欠である。 本稿では,d$$-variable Hilbert-Schmidt independent criterion (dHSIC) を固定プロセスと非定常プロセスの両方に拡張することにより,多変量時系列における共同独立のカーネルベース統計テストを導入する。 本手法は, 実世界の気候・社会経済データだけでなく, 周波数混合データや論理ゲートなどの合成例において, 高精度な依存関係をしっかりと発見する方法について述べる。 本手法は,多変量時系列解析のための数学的ツールボックスに加え,データ中の高次相互作用の解明を支援する。

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