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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Minimum Sample Size for Reliable Causal Inference Using Transfer Entropy

Texto completo
Autor(es):
Ramos, Antonio M. T. ; Macau, Elbert E. N.
Número total de Autores: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: Entropy; v. 19, n. 4 APR 2017.
Citações Web of Science: 2
Resumo

Transfer Entropy has been applied to experimental datasets to unveil causality between variables. In particular, its application to non-stationary systems has posed a great challenge due to restrictions on the sample size. Here, we have investigated the minimum sample size that produces a reliable causal inference. The methodology has been applied to two prototypical models: the linear model autoregressive-moving average and the non-linear logistic map. The relationship between the Transfer Entropy value and the sample size has been systematically examined. Additionally, we have shown the dependence of the reliable sample size and the strength of coupling between the variables. Our methodology offers a realistic lower bound for the sample size to produce a reliable outcome. (AU)

Processo FAPESP: 14/14229-2 - Dinâmica não linear e caótica com distribuição espacial e sua caracterização via uso do enfoque de redes complexa
Beneficiário:Antônio Mário de Torres Ramos
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 15/07373-2 - Desenvolvimento de quantificadores através de técnicas de Teoria da Informação e modelos gráficos probabilísticos com aplicações na região amazônica
Beneficiário:Antônio Mário de Torres Ramos
Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Processo FAPESP: 15/50122-0 - Fenômenos dinâmicos em redes complexas: fundamentos e aplicações
Beneficiário:Elbert Einstein Nehrer Macau
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático