Exploratory Causal Analysis with Time Series Data (Record no. 387295)

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
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 25/11/2022 En línea   QA280 2016 EB eBook.01112494 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO