Ładuje się......

Learning the Structure of a Nonstationary Vector Autoregression

We adapt graphical causal structure learning methods to apply to nonstationary time series data, specifically to processes that exhibit stochastic trends. We modify the likelihood component of the BIC score used by score-based search algorithms, such that it remains a consistent selection criterion...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Wydane w:Proc Mach Learn Res
Główni autorzy: Malinsky, Daniel, Spirtes, Peter
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: 2019
Hasła przedmiotowe:
Dostęp online:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6890532/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31803862
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!