🤖 machine learning
Function-Valued Causal Influence in Nonlinear Time Series
यह शोध पत्र तर्क देता है कि गैर-रेखीय समय श्रृंखला कारण संबंधों (nonlinear time series causal relationships) को स्केलर स्कोर के साथ संक्षिप्त करना महत्वपूर्ण अवस्था-निर्भर विविधताओं को अस्पष्ट कर देता है, और इसके बजाय फलन-मान वाले कारण प्रभावों (function-valued causal influences) का अनुमान लगाने के लिए एक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक दृष्टिकोणों द्वारा छोड़ी गई विविध, शासन-विशिष्ट (regime-specific) प्रभावों को प्रकट करते हैं।