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Kausale Inferenz: Datengetriebene Analyse von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen

Gerhardus, Andreas (2022) Kausale Inferenz: Datengetriebene Analyse von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen. Herbsttagung 2022 der German Data Science Society e.V., Bonn, Deutschland.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
3MB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/191457/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Kausale Inferenz: Datengetriebene Analyse von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Gerhardus, AndreasAndreas.Gerhardus (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1868-655XNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:November 2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:causal inference, causal discovery, causality
Veranstaltungstitel:Herbsttagung 2022 der German Data Science Society e.V.
Veranstaltungsort:Bonn, Deutschland
Veranstaltungsart:Andere
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
Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz
Hinterlegt von: Gerhardus, Andreas
Hinterlegt am:05 Dez 2022 11:22
Letzte Änderung:14 Dez 2022 08:24

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