Art

J-GLOBAL ID：201602232510885314   Reference number：16A0723830

A Supervised Learning Approach to Causal Inference for Bivariate Time Series

教師あり学習に基づく2変量時系列の因果推論

Author (2)： CHIKAHARA YOICHI (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  FUJINO AKINORI (NTT コミュニケーション科学基礎研)
Material： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
Volume： 116  Issue： 121(IBISML2016 1-8)  Page： 189-194  Publication year： Jun. 27, 2016 
JST Material Number： S0532B  ISSN： 0913-5685  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *inference ,  *Causality ,  *time series analysis ,  statistical estimation ,  *supervised learning ,  embedding ,  Multivariate Analysis ,  feature extraction ,  cross validation method ,  regression model ,  classification ,  performance evaluation ,  causal inference ,  feature quantity ,  binary classification ,  Mathematics ,  theory of errors
Semi thesaurus term： kernel estimation ,  supervised learning ,  bivariable analysis

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Numerical computation  (JE02000J)

Terms in the title (4)： 教師あり学習 ,  変量 ,  時系列 ,  因果推論