Hồ sơ bằng chứng phương pháp

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

Hồ sơ nguồn

Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.

Convergent Cross Mapping (CCM)

Hồ sơ phương pháp phân loại · ml-model / causal-inference

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

Mở phương pháp đầy đủ

Các yêu cầu được tuyển chọn

Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.

Chưa có yêu cầu được tuyển chọn

Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.

Các phương pháp liên quan

Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.