Att härleda en orsak till dess effekt med hjälp av observerade tidsseriedata är en stor utmaning inom naturvetenskap och samhällsvetenskap. Förutsatt att effekten genereras av orsaken tråg ett linjärt system, föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt baserat på hypotesen att naturen väljer "orsaken" och den "mekanism som genererar effekten från orsaken" oberoende av varandra. Vi postulerar därför att effektspektrumet för den tidsserie som är orsaken är okorrelerat med kvadraten på överföringsfunktionen hos det linjära filter som genererar effekten. Medan de flesta kausala upptäcktsmetoder för tidsserier främst bygger på buller, vår metod bygger på asymmetrier av de effektspektrala densitet egenskaper som kan utnyttjas även i samband med deterministiska system. Vi beskriver matematiska antaganden i en deterministisk modell där kausalriktningen kan identifieras med denna metod. Vi diskuterar också metodens prestanda under additivbullermodellen och dess förhållande till Granger kausalitet. Experiment visar uppmuntrande resultat på syntetiska såväl som verkliga data. Sammantaget tyder detta på att postulatet av oberoende orsak och mekanism är en lovande princip för kausal inferens på empiriska tidsserier.
Denna idé har använts i samband med tidsseriedata REF genom att förlita sig på begreppet Spectral Independence Criterion (SIC).
Telling cause from effect in deterministic linear dynamical systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}