論文の概要: Conditional independence testing with a single realization of a multivariate nonstationary nonlinear time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21647v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 13:51:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 18:31:44.567746
• Title: Conditional independence testing with a single realization of a multivariate nonstationary nonlinear time series
• Title（参考訳）: 多変量非定常非線形時系列の単一実現による条件独立試験
• Authors: Michael Wieck-Sosa, Michel F. C. Haddad, Aaditya Ramdas,
• Abstract要約: 非定常非線形過程を単一実現した条件独立試験のための最初のフレームワークを紹介する。 主な技術要素は、時間変化の非線形回帰、時間変化の共分散推定、分布均一な強ガウス近似である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.18999528465474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying relationships among stochastic processes is a key goal in disciplines that deal with complex temporal systems, such as economics. While the standard toolkit for multivariate time series analysis has many advantages, it can be difficult to capture nonlinear dynamics using linear vector autoregressive models. This difficulty has motivated the development of methods for variable selection, causal discovery, and graphical modeling for nonlinear time series, which routinely employ nonparametric tests for conditional independence. In this paper, we introduce the first framework for conditional independence testing that works with a single realization of a nonstationary nonlinear process. The key technical ingredients are time-varying nonlinear regression, time-varying covariance estimation, and a distribution-uniform strong Gaussian approximation.
• Abstract（参考訳）: 確率過程間の関係を同定することは、経済学のような複雑な時間的システムを扱う分野において重要な目標である。 多変量時系列解析の標準ツールキットには多くの利点があるが、線形ベクトル自己回帰モデルを用いて非線形力学を捉えることは困難である。 この困難さは、変数選択、因果発見、非線形時系列のグラフィカルモデリングのための手法の開発を動機付け、条件付き独立性のための非パラメトリックテストが日常的に使用されるようになった。 本稿では,非定常非線形過程を単一実現した条件独立テストのための最初のフレームワークを提案する。 重要な技術要素は、時間変化の非線形回帰、時間変化の共分散推定、分布均一な強ガウス近似である。

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