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, Hybrid (Kelowna, Kanada, und virtuell).

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

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

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:

05 Dez 2022 11:15

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags