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3D1-4 経時データにおける非ガウス性を用いた因果構造探索

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06月06日(Thu) 09:00〜11:00 D会場(-国際会議場203号室)
3D1 機械学習「機械学習-4」

演題番号3D1-4
題目経時データにおける非ガウス性を用いた因果構造探索
著者門脇 健人(大阪大学工学部電子情報工学科,大阪大学産業科学研究所)
清水 昌平(大阪大学産業科学研究所)
鷲尾 隆(大阪大学 産業科学研究所)
時間06月06日(Thu) 10:00〜10:20
概要近年,膨大な観測データに潜む因果構造を推定するための統計的手法が必要とされている.本研究では経時データと呼ばれる,時間の推移とともに観測されたデータを用いた因果構造の推定法を提案する.経時データの性質とデータの非ガウス性を利用することで、従来よりも緩い仮定の下で因果構造推定が可能である.更に推定された因果構造に対して時間の経過とともに有意な変化をしている部分を統計的に検出する方法も提案する.
論文PDFファイル