Causal inference on process graphs: Causal structure and effect identification

Reiter, Nicolas-Domenic und Wahl, Jonas und Gerhardus, Andreas und Runge, Jakob (2026) Causal inference on process graphs: Causal structure and effect identification. Bernoulli, 32 (2), Seiten 1356-1382. Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability. doi: 10.3150/25-BEJ1909. ISSN 1350-7265.

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Dokumentart:

Zeitschriftenbeitrag

Titel:

Causal inference on process graphs: Causal structure and effect identification

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Reiter, Nicolas-Domenic	nicolas-domenic.reiter (at) tum.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Wahl, Jonas	jonas.wahl (at) dfki.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Gerhardus, Andreas	Andreas.Gerhardus (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT
Runge, Jakob	jakob.runge (at) uni-potsdam.de	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

Mai 2026

Erschienen in:

Bernoulli

Referierte Publikation:

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

In ISI Web of Science:

Band:

DOI:

10.3150/25-BEJ1909

Seitenbereich:

Seiten 1356-1382

Verlag:

Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability

ISSN:

1350-7265

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Causal inference; graphical models; identifiability; spectral density; SVAR processes

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:

21 Aug 2026 15:12

Letzte Änderung:

21 Aug 2026 15:12

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