Introduktion till kausal inferens i tidsserier
Introduction to Causal Inference in Time Series

FRT295F, 7.5 högskolepoäng

Gäller från och med: Vårterminen 2023
Beslutad av: Maria Sandsten
Datum för fastställande: 2023-03-16

Allmänna uppgifter

Avdelning: Reglerteknik
Kurstyp: Ren forskarutbildningskurs
Undervisningsspråk: Engelska

Syfte

Målet är att 1) ​​ge eleverna en överblick över moderna kausala slutledningsmetoder, och 2) ge dem kunskap om när och hur man ska tillämpa sådana metoder.

Mål

Kunskap och förståelse

För godkänd kurs skall doktoranden

• visa förståelse för den kausala modelleringsformalism som introducerats i kursen
• visa kunskap om skillnaderna mellan observationsdata och interventionsdata
• visa kunskap om sambandet mellan experiment och orsaksmodeller
• visa kunskap om sambanden mellan kausal modellering och reglerteori
• visa förståelse för kausal modellering i tidsserier och hur den skiljer sig från andra typer av kausal modellering

Färdighet och förmåga

För godkänd kurs skall doktoranden

• kunna tillämpa de metoder för orsaksidentifiering som introducerats i kursen
• kunna tillämpa de grafiska metoder som introducerats i kursen
• kunna lösa tillämpade kausala slutledningsproblem som studeras i kursen

Värderingsförmåga och förhållningssätt

För godkänd kurs skall doktoranden visa förståelse för skillnaderna mellan klassiska statistiska metoder och kausala slutledningsmetoder

Kursinnehåll

Ämnen inkluderar: - grunderna för kausal slutledning (definiering av kausala modeller och kausala effekter, observations- och interventionsdata, kopplingar till experiment/randomiserade studier) - identifierbarhet och uppskattning av orsakseffekter - grafer som representationer av kausala system - kausal slutledning i tidsseriemodeller och kopplingar till styrteori

Kurslitteratur

Jonas Peters, D. & Schölkopf, B.: Elements of Causal Inference. The MIT Press, 2017. ISBN 9780262037310.

Kursens undervisningsformer

Undervisningsformer: Föreläsningar, övningar

Kursens examination

Examinationsform: Inlämningsuppgifter
Betygsskala: Underkänd, godkänd
Examinator:

Antagningsuppgifter

Kurstillfällesinformation

Kontaktinformation och övrigt

Kursansvarig: Søren Wengel Mogensen <soren.wengel_mogensen@control.lth.se>