数理情報工学 ／ 2017 Convergent Cross Mappingのノイズに対する頑健性の評価

氏名 島田史也
指導教員 平田祥人
研究室 数理情報第4研究室

研究概要

複数の時系列データから時系列間の因果関係を推定するための手法として確率的な時系列を対象としたグレンジャー因果性に基づく手法，決定論的な時系列を対象としたConvergent Cross Mapping(CCM)などが存在する．CCMがどの程度までノイズに対して頑健性を持つかについて，他手法との比較も交えて数値実験により評価を行った．
Convergent Cross Mappingのノイズに対する頑健性の評価
ノイズの大きさσと因果推定の正解率の関係

卒論の感想

時系列間因果推定という本質的に難しい問題に対して試行錯誤を行うことは非常に有意義な体験であった．