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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-10-18 14:15 ネットワーク構造の違いが因果関係の推定精度に与える影響について ○澤田和弥（東京理科大）・島田 裕（埼玉大）・池口 徹（東京理科大）  CAS2018-43 NLP2018-78 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，力学系の埋め込み理論に基づく因果性の推定手法であるConvergent Cross Mappingを結合ロジスティック写像に対して適用した結果を報告する．具体的なネットワークの構造としてWatts-Strogatzモデルを用いている．このネットワークに対し，枝のつなぎ変え確率を変化させた際に，各頂点間の因果関係の推定精度がどのように変化するかを調査した．また，ネットワークのコミュニティ構造の有無による因果関係の推定精度の違いについても調査した．その結果，ネットワーク構造の違いは因果関係の推定精度には影響を与えないということが示唆された． |
| （英） | In this paper, we applied Convergent Cross Mapping to estimate causal relations between multiple timeseries. We used a coupled logistic map to produce the multiple timeseries, and the Watts-Strogatz model as a network structure. For this network, we examined how the estimation accuracy of the causal relationship between each vertex changes with various rewiring probabilities. We also investigated the estimation accuracy of the causal relation depending on the existence of the community structure in the network. As a result, it was suggested that the difference in the network structure does not affect the estimation accuracy of the causal relation. | |
| キーワード | （和） | 因果推定 / Convergent Cross Mapping / 結合ロジスティック写像 / Watts-Strogatzモデル / / / / |
| （英） | Causality estimation / Convergent Cross Mapping / Coupled logistic map / Watts-Strogatz model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 243, NLP2018-78, pp. 33-38, 2018年10月. | |
| 資料番号 | NLP2018-78 | |
| 発行日 | 2018-10-11 (CAS, NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2018-43 NLP2018-78 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS NLP |
| 開催期間 | 2018-10-18 - 2018-10-19 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | Tohoku Univ. |
| テーマ（和） | 数理モデリング，数値シミュレーション，一般 |
| テーマ（英） | Mathematical modeling, numerical simulation etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2018-10-CAS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ネットワーク構造の違いが因果関係の推定精度に与える影響について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation accuracy of causal relation on difference in network structures |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 因果推定 / Causality estimation |
| キーワード(2)（和/英） | Convergent Cross Mapping / Convergent Cross Mapping |
| キーワード(3)（和/英） | 結合ロジスティック写像 / Coupled logistic map |
| キーワード(4)（和/英） | Watts-Strogatzモデル / Watts-Strogatz model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 澤田 和弥 / Kazuya Sawada / サワダ カズヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 島田 裕 / Yutaka Shimada / シマダ ユタカ |
| 第2著者 所属（和/英） | 埼玉大学 (略称： 埼玉大) Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池口 徹 / Tohru Ikeguchi / イケグチ トオル |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-10-18 14:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2018-43, NLP2018-78 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.242(CAS), no.243(NLP) |
| ページ範囲 | pp.33-38 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-10-11 (CAS, NLP) |
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