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Detecting and quantifying causal associations in large nonlinear time series datasets

Runge, Jakob und Nowack, Peer und Kretschmer, Marlene und Flaxman, Seth und Sejdinovic, Dino (2019) Detecting and quantifying causal associations in large nonlinear time series datasets. Science Advances, eaau49 (5). American Association for the Advancement of Science (AAAS). doi: 10.1126/sciadv.aau4996. ISSN 2375-2548.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/131630/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Detecting and quantifying causal associations in large nonlinear time series datasets
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Runge, JakobNICHT SPEZIFIZIERThttps://orcid.org/0000-0002-0629-1772NICHT SPEZIFIZIERT
Nowack, PeerNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kretschmer, MarleneNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Flaxman, SethNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sejdinovic, DinoNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2019
Erschienen in:Science Advances
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:eaau49
DOI:10.1126/sciadv.aau4996
Verlag:American Association for the Advancement of Science (AAAS)
ISSN:2375-2548
Status:veröffentlicht
Stichwörter:causal inference, time series, climate
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Luftverkehrsmanagement und Flugbetrieb
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L AO - Air Traffic Management and Operation
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Klima, Wetter und Umwelt (alt)
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Datenmanagement und Analyse
Hinterlegt von: Runge, Jakob
Hinterlegt am:07 Jan 2020 12:38
Letzte Änderung:08 Nov 2023 10:37

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