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Kernel-based Joint Independence Tests for Multivariate Stationary and Non-stationary Time Series

Zhaolu Liu · Robert L. Peach · Felix Laumann · Sara Vallejo Mengod · Mauricio Barahona首次提交 2023-05-15 · 修订 2023-11-02 · v3arXiv预印本

多变量平稳与非平稳时间序列的核联合独立性检验AI 解读

Multivariate time series data that capture the temporal evolution of interconnected systems are ubiquitous in diverse areas. Understanding the complex relationships and potential dependencies among co-observed variables is crucial for the accurate statistical modelling and analysis of such systems. Here, we introduce kernel-based statistical tests of joint independence in multivariate time series by extending the $d$ -variable Hilbert-Schmidt independence criterion (dHSIC) to…Multivariate time series data that capture the temporal evolution of interconnected systems are ubiquitous in diverse areas. Understanding the complex relationships and potential dependencies among co-observed variables is crucial for the accurate statistical modelling and analysis of such systems. Here, we introduce kernel-based statistical tests of joint independence in multivariate time series by extending the $d$-variable Hilbert-Schmidt independence criterion (dHSIC) to…

宏观 · 时间序列核、筛与局部多项式 Bootstrap 与重抽样

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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