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|| [[attachment:Cointegration.pdf]] [[attachment:CointegratioImpliesGrangerCausality.pdf]]|| Irene Winkler || || Granger und Engle, Nobelpreis für Wirtschaft 2003||
|| [[attachment:Rubin Model.pdf]] || Duncan Blythe || || Ähnliche Vorgehensweise zur Granger Causality ||
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PSI.pdf]] || Daniel Bartz || || Granger Kausalität funktioniert nicht immer, z.b. im Gehirn ... ||
|| [[attachment:Cortical Interaction and Coherency.pdf]] || Duncan Blythe || || Wie analysiert man Kausalität im Gehirn? ||
|| [[attachment:Nonlinearity and Causality.pdf]] || Duncan Blythe || || Aus Nichtlinearität kann man oft eine kausale Richtung schliessen ||
|| [[attachment:Conditional Complexity.pdf]] || Duncan Blythe || || Kausal Analyse mittels ein Maßes für bedingte Verteilungen der Komplexität ||
|| [[attachment:Cointegration.pdf]] [[attachment:CointegratioImpliesGrangerCausality.pdf]]|| Irene Winkler || S.Lohmeier|| Granger und Engle, Nobelpreis für Wirtschaft 2003||
|| [[attachment:PSI.pdf]] || Daniel Bartz || F.Bremerich || Granger Kausalität funktioniert nicht immer, z.b. im Gehirn ... ||
|| [[attachment:Cortical Interaction and Coherency.pdf]] || Duncan Blythe || J.Eike || Wie analysiert man Kausalität im Gehirn? ||
|| [[attachment:Nonlinearity and Causality.pdf]] || Duncan Blythe || W.Nagasawa/ R.Koppisch || Aus Nichtlinearität kann man oft eine kausale Richtung schliessen ||
|| [[attachment:Conditional Complexity.pdf]] || Duncan Blythe ||  W.Nagasawa/ R.Koppisch || Kausal Analyse mittels ein Maßes für bedingte Verteilungen der Komplexität ||

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 statistische Modelle zur Erkennung 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 den Eintrag Correlation does not imply Causation auf Wikipedia.

Thema

Betreuer

Student

Beschreibung

Pearl Diagrams and Causality.pdf

Daniel Bartz

M.Kastrop

J. Pearl ist ein großer Name in Kausalanalyse, graphischen Modellen usw. (Review paper)

Granger Causality.pdf, (Scholarpedia Zusammenfassung)

Duncan Blythe

Eine beliebte Operationalisierung von Kausalität auf Zeitreihen

Cointegration.pdf CointegratioImpliesGrangerCausality.pdf

Irene Winkler

S.Lohmeier

Granger und Engle, Nobelpreis für Wirtschaft 2003

PSI.pdf

Daniel Bartz

F.Bremerich

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

Cortical Interaction and Coherency.pdf

Duncan Blythe

J.Eike

Wie analysiert man Kausalität im Gehirn?

Nonlinearity and Causality.pdf

Duncan Blythe

W.Nagasawa/ R.Koppisch

Aus Nichtlinearität kann man oft eine kausale Richtung schliessen

Conditional Complexity.pdf

Duncan Blythe

W.Nagasawa/ R.Koppisch

Kausal Analyse mittels ein Maßes für bedingte Verteilungen der Komplexität

Als Hintergrund zu den Schwierigkeiten bei der Kausalanalyse, mag Simpson's Paradox nutzlich sein.

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

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