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J-GLOBAL ID：201202203716070951   整理番号：12A1548202

時系列データ間のGranger因果律検定に対するGauss過程回帰

A GAUSSIAN PROCESS REGRESSION APPROACH FOR TESTING GRANGER CAUSALITY BETWEEN TIME SERIES DATA

著者 (5件)： AMBLARD P.O. (Univ. Melbourne, AUS) ,  AMBLARD P.O. (GIPSA-Lab, CNRS, Grenoble, FRA) ,  MICHEL O.J.J. (GIPSA-Lab, CNRS, Grenoble, FRA) ,  RICHARD C. (Univ. Nice Sophia-Antipolis, FRA) ,  HONEINE P. (Univ. Technol. Troyes, FRA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2012 Vol.5  ページ： 3357-3360  発行年： 2012年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Grangerの因果律検定は,2つの時間系列間に因果関係があるかどうかを検定する。因果律検定は,通常,予測に依存している。このため,最初の時系列の予測誤差を二番目の時系列の計測を考慮することによって減少させることができれば,二番目が一番目に対して影響を与えることとなる。関数推定に基づくノンパラメトリック手法を提案した。Gauss過程を用いたBayesパラダイムによって,非線形予測を実現した。この手法の効率性をシミュレーションを用いて検証した。

シソーラス用語： *因果律 ,  Gauss過程 ,  Bayes推定 ,  時系列 ,  *データ解析
準シソーラス用語： *Granger因果律 ,  因果関係 ,  *時系列データ ,  *非線形予測

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列データ ,  Granger因果律 ,  検定 ,  Gauss過程回帰