![](/images/graphics-bg.png)
Sparse Causality Network Retrieval from Short Time Series
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We investigate how efficiently a known underlying sparse causality structure of a simulated multivariate linear process can be retrieved from the analysis of time series of short lengths.
Causality is quantified from conditional transfer entropy and the network is constructed by retaining only the statistically validated contributions.
We compare results from three methodologies: two commonly used regularization methods, Glasso and ridge, and a newly introduced technique, LoGo, based on the combination of information filtering network and graphical modelling.
For these three methodologies we explore the regions of time series lengths and model-parameters where a significant fraction of true causality links is retrieved.
We conclude that when time series are short, with their lengths shorter than the number of variables, sparse models are better suited to uncover true causality links with LoGo retrieving the true causality network more accurately than Glasso and ridge.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Aste, Tomaso& Di Matteo, T.. 2017. Sparse Causality Network Retrieval from Short Time Series. Complexity،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142875
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Aste, Tomaso& Di Matteo, T.. Sparse Causality Network Retrieval from Short Time Series. Complexity No. 2017 (2017), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142875
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Aste, Tomaso& Di Matteo, T.. Sparse Causality Network Retrieval from Short Time Series. Complexity. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142875
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142875
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)