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|| [[attachment:Cointegration.pdf]] || Irene Winkler || || Nobel Preis für Wirtschaft||
|| [[attachment:Granger Causality.pdf]] || Duncan Blythe || || Auch ein Nobel Preis Sieger ||
|| [[attachment:PSI.pdf]] || Duncan Blythe || || Granger Kausalität funktioniert nicht immer, z.b. im Gehirn ... ||
|| [[attachment:Cortical Interaction and Coherency.pdf]] || Duncan Blythe || || Wie analysiert man dann Kausalität im Gehirn? ||
|| [[attachment:Nonlinearity and Causality.pdf]] || Duncan Blythe || || Aus Nichtlinearität kann man oft eine kausale Richtung schliessen ||
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|| [[attachment:Nonlinearity and Causality.pdf]] || Duncan Blythe || || Aus Nichtlinearität kann man oft eine kausale Richtung schliessen ||
|| [[attachment:Granger Causality.pdf]] || Duncan Blythe || || Auch ein Nobel Preis Sieger ||
|| [[attachment:Cortical Interaction and Coherency.pdf]] || Duncan Blythe || || Wie analysiert man Kausalität im Gehirn? ||
|| [[attachment:Conditional Complexity.pdf]] || Duncan Blythe || || Kausal Analyse mittels ein Mass fuer Konditional Verteilung Komplexität ||
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Besonders motivierte Studenten koennen sich "An Enquiry Concerning Human Understanding" von David Hume anschauen, um das Thema in die historisches Perspektive zu setzen. Besonders motivierte Studenten koennen sich [[http://www.gutenberg.org/files/9662/9662-h/9662-h.htm |An Enquiry Concerning Human Understanding]] von David Hume anschauen, um das Thema in die historisches Perspektive zu setzen.

Block-Seminar "Moderne Verfahren des Maschinellen Lernens: Kausalanalyse"

Termine und Informationen

Erster Termin für Themenvergabe

Donnerstag, 08.11.2012, 15:00-16:00 Uhr, Raum FR 6046

Termin für Blockseminar

nach Absprache

Verantwortlich

Prof. Dr. Klaus-Robert Müller

Ansprechtpartner(in)

Duncan Blythe, Irene Winkler

Sprache

Englisch

Anrechenbarkeit

Wahlpflicht in dem M.Sc. Modul Maschinelles Lernen 1

In diesem Seminar werden mathematische und statistischen Modelle zum Erkennen von kausalen Zusammenhängen besprochen. Im Gegensatz zu reinen Vorhersagemodellen, die auf den Assoziationen/Korrelationen zwischen Variablen beruhen, ist das Ziel der empirischen Kausalanalyse, Ursache und Wirkung in komplexen Systemen zu identifizieren.

Die Vorträge sollen jeweils 30 Minuten (+ 10 Minuten Diskussion) dauern. Wir legen Wert auf diese Zeitvorgabe und werden Vorträge bei deutlicher Überschreitung abbrechen.

Als Entscheidungsmittel empfehlen wir das Wikipedia Eintrag Correlation does not imply Causation.

Thema

Betreuer

Student

Beschreibung

Pearl Diagrams and Causality.pdf

Duncan Blythe

Pearl ist ein Riesen in der Kausal Analyse; graphische Modelle usw.

Rubin Model.pdf

Duncan Blythe

Ähnliche Vorgehensweise zum GC

Cointegration.pdf

Irene Winkler

Nobel Preis für Wirtschaft

Granger Causality.pdf

Duncan Blythe

Auch ein Nobel Preis Sieger

PSI.pdf

Duncan Blythe

Granger Kausalität funktioniert nicht immer, z.b. im Gehirn ...

Cortical Interaction and Coherency.pdf

Duncan Blythe

Wie analysiert man dann Kausalität im Gehirn?

Nonlinearity and Causality.pdf

Duncan Blythe

Aus Nichtlinearität kann man oft eine kausale Richtung schliessen

Conditional Complexity.pdf

Duncan Blythe

Kausal Analyse mittels ein Mass fuer Konditional Verteilung Komplexität

Information Geometry for Causality.pdf

Duncan Blythe

Für die Mathe Interessenten

Als hintergrund zu den Schwierigkeiten bei der Kausal Analyse, mag Simpson's Paradox nutzlich sein.

Besonders motivierte Studenten koennen sich An Enquiry Concerning Human Understanding von David Hume anschauen, um das Thema in die historisches Perspektive zu setzen.

IDA Wiki: Main/WS12_SeminarKausalanalyse (last edited 2012-11-13 12:36:20 by mlm)