MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
03021nam a22003855i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
387295 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20230311192207.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
| campo de control de longitud fija |
a||||fo|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
220601s2016 sz | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031019098 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-031-01909-8 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
| Número de clasificación |
QA280 |
| Número de documento/Ítem |
2016 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
McCracken, James M. |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
687230 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Exploratory Causal Analysis with Time Series Data |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by James M. McCracken |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
1st edition 2016 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2016 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
| Extensión |
1 recurso en línea (XIII, 133 páginas) |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2151-0075 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
Preface -- Acknowledgments -- Introduction -- Causality Studies -- Time Series Causality Tools -- Exploratory Causal Analysis -- Conclusions -- Bibliography -- Author's Biography. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
Many scientific disciplines rely on observational data of systems for which it is difficult (or impossible) to implement controlled experiments. Data analysis techniques are required for identifying causal information and relationships directly from such observational data. This need has led to the development of many different time series causality approaches and tools including transfer entropy, convergent cross-mapping (CCM), and Granger causality statistics. A practicing analyst can explore the literature to find many proposals for identifying drivers and causal connections in time series data sets. Exploratory causal analysis (ECA) provides a framework for exploring potential causal structures in time series data sets and is characterized by a myopic goal to determine which data series from a given set of series might be seen as the primary driver. In this work, ECA is used on several synthetic and empirical data sets, and it is found that all of the tested time series causality tools agree with each other (and intuitive notions of causality) for many simple systems but can provide conflicting causal inferences for more complicated systems. It is proposed that such disagreements between different time series causality tools during ECA might provide deeper insight into the data than could be found otherwise. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
Synthesis Collection of Technology_2016 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031007811 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031030376 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-01909-8 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
| Fecha de catalogación |
03/2023 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Susana Carmen Delgado Sanz |
| Catalogado |
Sí |