Від темпоральних даних до динамічних каузальних моделей

• Дата: 2022
• Автор: Балабанов, O.С.
• Формат: Стаття
• Мова: Ukrainian
• Опубліковано: Інститут програмних систем НАН України 2022
• Назва видання: Проблеми програмування
• Теми: Моделі і засоби систем баз даних та знань
• Онлайн доступ: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/188642
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Від темпоральних даних до динамічних каузальних моделей / O.С. Балабанов // Проблеми програмування. — 2022. — № 3-4. — С. 183-195. — Бібліогр.: 22 назв. — укр.

Доповідь присвячена огляду проблем виведення динамічних каузальних моделей з емпіричних даних, з акцентом на моделі векторних авторегресійних процесів. Типізовано і охарактеризовано схеми збору, архітектуру і форми репрезентації темпоральних даних та часових рядів даних. Показано, що вимоги до архітектури темпоральних даних диктуються характером динамічного процесу і потребами виведення адекватної моделі. Виділено основні типи динамічних процесів, зокрема, рекурентні процеси, «запрограмовані» процеси, потоки стохастичних подій, лічильні процеси тощо. Для характеристики довжини темпоральних даних запропоновано кілька часових горизонтів, визначених на основі структури моделі, лагу каузальних зв’язків процесу, довжини шляхів впливу, довжини зворотних зв’язків тощо. Частота вимірювання даних критично важлива для адекватності виведеної моделі і визначається тривалістю елементарних впливів між компонентами векторного процесу і швидкістю дії зворотних зв’язків. Відображено роль припущень у виведенні динамічної моделі з даних, зокрема, припущень стаціонарності та регулярності структури. Виділено особливості виведення динамічних каузальних моделей (у порівнянні із статичними моделями), окреслено тактику врахування темпорального порядку змінних. Проаналізовано проблеми, пов’язані з невідомим лагом післядії та існуванням прихованих автокорельованих часових рядів. Представлено концепцію каузальності за Грейнджером і вказано на її недосконалість в реальних умовах неповноти інформації. Проведено порівняльний аналіз критерію каузальності за Грейнджером та правил орієнтації ребер в апараті каузальних мереж з точки зору їх спроможності виявляти каузальні відношення.