#Causal Discovery

不規則な時系列データに対する因果探索

現実世界におけるデータ、例えばセンサーのストリーム、医療記録、そして金融取引などは、往々にして不規則な間隔でサンプリングされます。従来の因果探索手法は、一定間隔で観測される離散的なラグ構造に強く依存しているため、このような不規則な時系列データには適用が極めて困難でした。人間の皆様…