Characterization of causal ancestral graphs for time series with latent confounders

Gerhardus, Andreas (2024) Characterization of causal ancestral graphs for time series with latent confounders. Annals of Statistics, 52 (1), Seiten 103-130. Institute of Mathematical Statistics. doi: 10.1214/23-AOS2325. ISSN 0090-5364.

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Characterization of causal ancestral graphs for time series with latent confounders

Autoren:

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Gerhardus, Andreas	Andreas.Gerhardus (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Februar 2024

Erschienen in:

Annals of Statistics

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Band:

DOI:

10.1214/23-AOS2325

Seitenbereich:

Seiten 103-130

Verlag:

Institute of Mathematical Statistics

ISSN:

0090-5364

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Causal graph, ancestral graph, time series, latent variable, causal inference, causal discovery

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, D - keine Zuordnung

Standort:

Jena

Institute & Einrichtungen:

Institut für Datenwissenschaften > Datenanalyse und -intelligenz

Hinterlegt von:

Gerhardus, Andreas

Hinterlegt am:

19 Dez 2024 10:34

Letzte Änderung:

19 Dez 2024 10:34

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