統計学輪講（第8回）
日時 2017年06月06日(火) 15時45分～16時35分
場所 経済学部新棟３階第３教室
講演者 野間 修平 (情報理工M2)
演題 多変量時系列データの因果探索アルゴリズム（文献紹介）
概要
文献[1]を紹介する．
多変量時系列データに関する因果探索問題を考える．ただし，観測変数はベクトル自己回帰モデルに従い，因果効果が伝達するまでの時間が観測間隔よりも短いような状況を想定する．
[1]では外生変数の非ガウス性と，因果グラフの非巡回性が仮定されるもとで，効率的に因果探索を行うアルゴリズムを提案している．
[1] P. O. Hoyer, A. Hyvarinen, S. Shimizu, K. Zhang:
Estimation of a Structual Vector Autoregression Model Using Non-Gaussianity.
Journal of Machine Learning Research, vol. 11, (2010), pp. 1709--1731.