Kernel-based tests for joint independence

We investigate the problem of testing whether d possibly multivariate random variables, which may or may not be continuous, are jointly (or mutually) independent. Our method builds on ideas of the two-variable Hilbert–Schmidt independence criterion but allows for an arbitrary number of variables. We...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Statistical methodology Jg. 80; H. 1; S. 5 - 31
Hauptverfasser:	Pfister, Niklas, Bühlmann, Peter, Schölkopf, Bernhard, Peters, Jonas
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Oxford John Wiley & Sons Ltd 01.01.2018 Oxford University Press
Schlagworte:	Causal inference Criteria data collection Discovery equations Hilbert space Independence Independence test Independent variables Kernel methods Permutations Random variables Regression analysis Statistical methods Statistics Variables V‐statistics
ISSN:	1369-7412, 1467-9868
Online-Zugang:	Volltext
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