Numerical study of constraint-based time series causal discovery algorithms on synthetic data with heavy-tailed noise distributions

Gerhardus, Andreas und Runge, Jakob (2022) Numerical study of constraint-based time series causal discovery algorithms on synthetic data with heavy-tailed noise distributions. Workshop on Combining Causal Inference and Extreme Value Theory in the Study of Climate Extremes and their Causes, 2022-06-26 - 2022-07-01, Hybrid (Kelowna, Kanada, und virtuell).

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Offizielle URL: http://www.birs.ca/events/2022/5-day-workshops/22w5079/videos/watch/202206290900-Gerhardus.html

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/191030/

Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Numerical study of constraint-based time series causal discovery algorithms on synthetic data with heavy-tailed noise distributions

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Gerhardus, Andreas	Andreas.Gerhardus (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0003-1868-655X	NICHT SPEZIFIZIERT
Runge, Jakob	Jakob.Runge (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-0629-1772	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Juni 2022

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Nein

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

causal discovery, causality, time series, extreme values, heavy tails

Veranstaltungstitel:

Workshop on Combining Causal Inference and Extreme Value Theory in the Study of Climate Extremes and their Causes

Veranstaltungsort:

Hybrid (Kelowna, Kanada, und virtuell)

Veranstaltungsart:

Workshop

Veranstaltungsbeginn:

26 Juni 2022

Veranstaltungsende:

1 Juli 2022

HGF - Forschungsbereich:

Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr

HGF - Programm:

Raumfahrt

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

Raumfahrt

DLR - Forschungsgebiet:

R - keine Zuordnung

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

R - keine Zuordnung

Standort:

Jena

Institute & Einrichtungen:

Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz

Hinterlegt von:

Gerhardus, Andreas

Hinterlegt am:

05 Dez 2022 11:15

Letzte Änderung:

31 Mai 2024 11:12

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