Convergent Cross Mapping
Convergent Cross Mapping (CCM) is a nonlinear, state-space method for detecting causality between time-series variables embedded in a shared dynamical system. Introduced by George Sugihara and colleagues in their landmark 2012 Science paper, CCM exploits Takens' embedding theorem: if variable X causally influences Y, the historical record of Y contains enough information to recover the states of X. Causality is confirmed when cross-map skill improves—converges—as the time-series library grows longer.
Εγγραφή πηγής
Οι παραπομπές αντιγράφονται αυτούσιες από την εγγραφή πηγής της μεθόδου. Δεν υπονοείται επαλήθευση σε επίπεδο ισχυρισμού από αυτές.
Επιμελημένοι ισχυρισμοί
Οι ισχυρισμοί έχουν αποθηκευτεί στο καθολικό τεκμηρίων, καθένας με τη δική του αξιολόγηση.
Αυτή η προβολή δεν επινοεί αξιολόγηση ισχυρισμού όταν το καθολικό δεν έχει κανέναν.
Σχετικές μέθοδοι
Δημιουργούνται από τον γράφο μεθόδων και εμφανίζονται ως προτεινόμενες από μηχανή σχέσεις — δεν υπονοείται ισχυρισμός τεκμηρίου.