論文の概要: Review on Causality Detection Based on Empirical Dynamic Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15919v1
- Date: Tue, 26 Dec 2023 07:25:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 15:46:46.241323
- Title: Review on Causality Detection Based on Empirical Dynamic Modeling
- Title（参考訳）: 経験的動的モデリングに基づく因果性検出の展望
- Authors: Cao Zhihao, Qu Hongchun
- Abstract要約: 経験的動的モデリングは、動的システムのモデリングのためのデータ駆動フレームワークとして登場します。
本稿では,動的システム内の変数間の因果関係の時系列データによる検出について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In contemporary scientific research, understanding the distinction between
correlation and causation is crucial. While correlation is a widely used
analytical standard, it does not inherently imply causation. This paper
addresses the potential for misinterpretation in relying solely on correlation,
especially in the context of nonlinear dynamics. Despite the rapid development
of various correlation research methodologies, including machine learning, the
exploration into mining causal correlations between variables remains ongoing.
Empirical Dynamic Modeling (EDM) emerges as a data-driven framework for
modeling dynamic systems, distinguishing itself by eschewing traditional
formulaic methods in data analysis. Instead, it reconstructs dynamic system
behavior directly from time series data. The fundamental premise of EDM is that
dynamic systems can be conceptualized as processes where a set of states,
governed by specific rules, evolve over time in a high-dimensional space. By
reconstructing these evolving states, dynamic systems can be effectively
modeled. Using EDM, this paper explores the detection of causal relationships
between variables within dynamic systems through their time series data. It
posits that if variable X causes variable Y, then the information about X is
inherent in Y and can be extracted from Y's data. This study begins by
examining the dialectical relationship between correlation and causation,
emphasizing that correlation does not equate to causation, and the absence of
correlation does not necessarily indicate a lack of causation.
- Abstract（参考訳）: 現代の科学研究では、相関と因果関係の区別を理解することが重要である。
相関は広く使われている分析標準であるが、本質的に因果関係を含まない。
本稿では,特に非線形力学の文脈において,相関のみに依存する誤解釈の可能性について論じる。
機械学習を含む様々な相関研究手法の急速な発展にもかかわらず、変数間の因果関係の探索は現在も続いている。
経験的動的モデリング(EDM)は、動的システムのモデリングのためのデータ駆動フレームワークとして登場し、データ解析における従来の定式化手法を取り入れることで、自分自身を区別する。
代わりに、時系列データから直接動的システムの振る舞いを再構築する。
EDMの基本的な前提は、動的システムは特定の規則によって支配される一連の状態が高次元空間で時間とともに進化する過程として概念化できるということである。
これらの進化状態の再構築により、動的システムを効果的にモデル化することができる。
edmを用いて,動的システム内の変数間の因果関係を時系列データを用いて検出する。
変数 X が変数 Y を引き起こすとき、X に関する情報は Y に固有のものであり、Y のデータから抽出できると仮定する。
本研究は,相関と因果関係の弁証関係を検討することから始まり,相関関係が因果関係に等しくないこと,相関関係の欠如が必ずしも因果関係の欠如を示すとは限らないことを強調する。
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