Registro de evidência do método

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.

Sources recorded, not reviewed

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Convergent Cross Mapping (CCM)

Registro de método taxonômico · ml-model / causal-inference

Sugihara, G., et al. (2012). Detecting causality in complex ecosystems. Science, 338(6106), 496–500. · DOI 10.1126/science.1227079

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Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.