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J-GLOBAL ID：201802279862469798   整理番号：18A1894478

Granger因果性を検出するための統計的テスト【JST・京大機械翻訳】

Statistical Tests for Detecting Granger Causality

著者 (3件)： Chopra Ribhu (Indian Institute of Technology Guwahati, Assam, India) ,  Murthy Chandra Ramabhadra (Indian Institute of Science, Bangalore, India) ,  Rangarajan Govindan (Indian Institute of Science, Bangalore, India)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 66  号： 22  ページ： 5803-5816  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： データの2つ以上の集合間の因果関係の検出は,様々な科学分野にわたる重要な問題である。Granger因果律指数とその導関数は,開発されて,この目的のために使用される重要な計量である。しかしながら,これらの計量に基づく試験統計は,サブサンプリング,付加雑音,および有限サンプル効果などの実用的な測定障害の影響を無視している。本論文では,因果関係の不在および存在に対応するヌルおよび交互仮説による二値仮説検定として,二つの時系列間の因果関係を検出する問題をモデル化した。2つの仮説の下で試験統計の分布を導出し,測定障害が信号間の因果関係の抑制,ならびに因果関係の誤検出をもたらすことを示した。また,因果関係検出のための2つの代替テスト統計を提案するために,導出した結果を用いた。これらの検出器は解析的に扱いやすく,検出閾値を設計することを可能にし,与えられたミス検出と誤警報率を達成するために必要なサンプル数を決定することができる。最後に,広範なモンテカルロシミュレーションと実世界データに基づく実験を用いて得られた結果を検証し,付加雑音分散と因果関係の強さのようなパラメータに対する従来型と提案型因果検出器の検出性能の依存性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 仮説検定 ,  雑音 ,  モデリング ,  *因果律 ,  導関数 ,  検出器
準シソーラス用語： 検出能 ,  モンテカルロシミュレーション ,  誤警報率 ,  誤検出 ,  サブサンプリング ,  *Granger因果律 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： Granger因果性 ,  統計 ,  テスト