格兰杰因果 Granger causality

格兰杰因果关系(Granger causality )是基于预测的因果关系统计概念.根据格兰杰因果关系,如果信号X1“格兰杰Causes”(或“G-Causes”)信号X2,则X1的过去值应该包含有助于预测X2的信息,并且超过仅包含在X2的过去值中的信息.其数学公式基于随机过程的线性回归模型(Granger 1969).当然也有对非线性情况的扩展,但是这些扩展在实践中通常更难以应用. 格兰杰因果关系(或“G因果关系”)于20世纪60年代发展起来,自那以来,已广泛应用于经济学.然而,仅仅在过去的几…

漫谈格兰杰因果关系（Granger Causality）——第一章野火烧不尽，春风吹又生

2017年7月9日上午6点10分,先师胡三清同志--新因果关系的提出者.植入式脑部电极癫痫治疗法的提出者.IEEE高级会员,因肺癌医治无效于杭州肿瘤医院去世,享年50岁.余蒙先师厚恩数载,一朝忽闻先师驾鹤西归,悲痛不已.瘁心之余,遂决意传先师之道,以慰先师在天之灵.如此,先师盖以瞑目矣! 格兰杰因果关系作为一种可以衡量时间序列之间相互影响关系的方法,最近十几年备受青睐.无论是经济学[1],气象科学[2],神经科学[3]都有广泛的应用,尽管后两者(气象和神经科学)连格兰杰自己都反对(格兰杰反对将格…

Granger Causality 格兰杰因果关系

(Granger Causality) 格兰杰(Granger)于 1969 年提出了一种基于“预测”的因果关系(格兰杰因果关系),后经西蒙斯(1972 ,1980)的发展,格兰杰因果检验作为一种计量方法已经被经济学家们普遍接受并广泛使用,尽管在哲学层面上人们对格兰杰因果关系是否是一种“真正”的因果关系还存在很大的争议. 简单来说它通过比较“已知上一时刻所有信息,这一时刻X的概率分布情况”和“已知上一时刻除Y以外的所有信息,这一时刻X的概率分布情况”,来判断Y对X是否存在因果关系.(在发展和…

VAR向量自回归模型学习笔记2

向量自回归模型今天的你和昨天的你和前天的你,是否具有相关性. 1. 定义向量自回归(VAR,Vector Auto regression)分析联合内生变量间的动态关系联合:n个变量间的相互影响动态:p期滞后没有任何约束条件,因此又称为无约束向量自回归模型 VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而回避了结构化模型的要求.Engle和Granger(1987a)指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的.假如这样一种平稳的或的线…

VAR模型学习笔记

目录 1 定义 VAR模型的具体步骤建模步骤及公式代码实现 1 定义 VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小,正负以及持续时间 VAR模型的具体步骤 1.先检验序列的平稳性,看序列是否平稳,或者一阶单整,或者更高阶: 2.根据AIC SBC等准则选择Var模型的滞后阶数: 3.看VAR模型根是否在单位圆内,在可继续后续分析: 4.若同阶单整,则进行协整检验,看变量之间有没有协整关系: 5.granger因…

【2011图灵奖得主】我眼中的Judea Pearl

[2011图灵奖得主]我眼中的Judea Pearl 来源: 叶星遥的日志 2011年的图灵奖花落UCLA计算机系的Judea Pearl教授.图灵奖是计算领域的最高奖,由于近年来这个领域的兴盛也算是很有名气了.奖是今年3月份公布的,所以已经不是新闻了.不过我在UCLA这几年,跟这个老师算是有点缘分,就借这个奖的东风,讲一点我所知道的八卦吧. Judea Pearl是犹太人,这点从名字里也可略知一二.Judea在英语里念“朱迪亚”,但系里相熟的老师会按照希伯来语的本来念法念成“Yuda-于达”.…

Econ 493 A1 - Fall 2019

Econ 493 A1 - Fall 2019Homework 4Assignment InformationThis assignment is due on Monday November 18 at 11:59 am.Submit the assignment in the locked box in the Department of Economics General Office(Tory 8-14). Note that the General Office is CLOSED d…

VAR 学习笔记3

脉冲响应图及方差分析当使用VAR模型的时候需要完成: 选择合适的变量就是研究变量这个没有疑问判断滞后阶数根据AIC和SC准则,选择为何做格兰杰因果检验如果给定 $x_t$ 的滞后阶数, $y_t$ 的滞后滞后项在以 $y_t$ 为因变量的方程中联合统计显著,则称 $x_t$是 $y_t$ 的格兰杰原因 .例如,如果利率滞后项对失业率是联合显著的,则可以称利率是失业率的格兰杰原因.知乎脉冲响应图评价 VAR 模型结果的第二个统计手段是对系统施加一些外生冲击,然后…

给工程师的 10 条哲理（浅薄者迷信运气，强者相信因果，软件复制成本为零，文凭不重要，AWS使得创业成本为零，每个手机都是口袋里的强大电脑）

无论是主题分布式数据库,微服务,Soylent,尤伯杯,或者矮人要塞,我们试图从物质分离出来炒作,推迟叙事的客人.与尊重有软件工程日报的社论部分客观性. 一位渠道的成员说,“当软件工程每日的意见公布,这需要时间远离客人.” 很公平. 然而,正如任何新闻机构,我们有意见.在SE日报,我们的客观性和主观性批次. 这个情节是故意主观的.它没有客人.这是一个独白社论开发茶的启发. 永恒定律是在软件工程中罕见的,而当一名工程师宣称已经找到了一个,即工程师通常持怀疑态度重视. 一般原则是更受欢迎. 在这篇文…

Convolution Network及其变种（反卷积、扩展卷积、因果卷积、图卷积）

今天,主要和大家分享一下最近研究的卷积网络和它的一些变种. 首先,介绍一下基础的卷积网络. 通过PPT上的这个经典的动态图片可以很好的理解卷积的过程.图中蓝色的大矩阵是我们的输入,黄色的小矩阵是卷积核(kernel,filter),旁边的小矩阵是卷积后的输入,通常称为feature map. 从动态图中,我们可以很明白的看出卷积实际上就是加权叠加. 同时,从这个动态图可以很明显的看出,输出的维度小于输入的维度.如果我们需要输出的维度和输入的维度相等,这就需要填充(padding). 现在我们来看…

因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）

因果卷积(causal)与扩展卷积(dilated)之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling author:gswycf 最近在看关于NLP(自然语言处理)方面的文章,(其实不是自己要看),anyway,看了一个“An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networ…

Neo4j 因果集群搭建及neo4j-java-driver连接

搭建Neo4j因果集群 1.下载企业版,当前是3,5,9版本 https://neo4j.com/download-center/#enterprise 2.配置,三个核心集群为例配置文件,conf/neo4j.conf 192.168.0.11,neo4j.conf dbms.mode=CORE dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0 dbms.connectors.default_advertised_address=192.168.0…

形象地展示信号与系统中的一些细节和原理——卷积、复数、傅里叶变换、拉普拉斯变换、零极图唯一确定因果LTI系统

看懂本文需要读者具备一定的微积分基础.至少开始学信号与系统了本文主要讲解欧拉公式.傅里叶变换的频率轴的负半轴的意义.傅里叶变换的缺陷.为什么因果LTI系统可以被零极图几乎唯一确定等等容易被初学者忽略但对深入理解非常重要的细节问题本文秉承尽量直观的原则,尽量少用纯数学推导,而多用形象直观的物理意义.几何意义.举例作者的审美极度直男癌,本文的排版可能引起很多人不适,但本文的内容一定是亮点作者还没本科毕业,水平有限,读者如发现本文的错误.读不懂的地方,恳请提出全文原创,转载请标明出处信号与系统是电子…

LSTM的备胎，用卷积处理时间序列——TCN与因果卷积（理论+Python实践）

什么是TCN TCN全称Temporal Convolutional Network,时序卷积网络,是在2018年提出的一个卷积模型,但是可以用来处理时间序列. 卷积如何处理时间序列时间序列预测,最容易想到的就是那个马尔可夫模型: \[P(y_k|x_k,x_{k-1},...,x_1) \] 就是计算某一个时刻的输出值,已知条件就是这个时刻之前的所有特征值.上面公式中,P表示概率,可以不用管这个,$y_k$表示k时刻的输出值(标签),$x_k$表示k时刻的特征值. 如果使用LSTM或…

【因果推断经典论文】Direct and Indirect Effects - Judea Pearl

Direct and Indirect Effects Author: Judea Pearl UAI 2001 加州大学洛杉矶分校论文链接:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.5555/2074022.2074073 本文链接:https://www.cnblogs.com/zihaojun/p/15715903.html 目录 Direct and Indirect Effects 前言 1. Introduction 2. 概念性分析 2.1 直接效应 VS. 总…

R语言_格兰因果检验

#当前文件路径 getwd() #设置当前路径,注意转译 setwd("C://Users//Administrator//Desktop//R_test") #导入数据 data<-read.csv("data.csv") 1.平稳性检验单位根检验library(tseries)adf.test(data$gov_day)adf.test(data$med_day)adf.test(data$pub_day) P值均大于0.05,所以两者都没有通过单位根检验…

半导体行业如何保持高效远程办公？因果集群（Causal Clustering）了解一下！

什么是因果集群?因果集群是下一代多站点复制技术.它支持数据中心的分布式系统集群模型.借助于因果集群技术,可以让远程工作团队成员体验到更卓越的性能和更健壮的复制功能,确保您的团队始终以高效状态工作. 因果集群的特性因果集群并不新鲜.但对于采用这种技术的半导体公司来说,却有着很大的益处.安全通过应用因果集群,可保证核心服务器始终可用,它们为事务处理提供了一个容错的平台,这样可以使您的团队可以在多数核心服务器正常运行的情况下保持高效工作状态.规模因果集群的主要特征之一是处理本地和并发写入的能力.举例来…

青源Talk第8期|苗旺：因果推断，观察性研究和2021年诺贝尔经济学奖

biobank 英国的基金数据因果推断和不同的研究互相论证,而非一个研究得到的接了就行.数据融合,data fusion,同一个因果问题不同数据不同结论,以及历史上的数据,来共同得到更稳健.更高效的推断.敏感性分析(评价假定的方法).多方验证.统计中的meta analysis荟萃分析.讨论这个做法背后的模型.假定是如何解释这个结果.敏感性分析(评价假定的方法).1.实现你的方法,论证你的方法:2.论证你的模型.假定,以及解释你的结果.三者缺一不可.单单的方法是不行的.大规模数据处理面对比较高维…

WKWebView与sessionID的因果

问题描述:在webView中点击下载按钮后,下载成功文件,然后再去点击上传文件,这时候服务器会报用户未登录错误. 暂时分析的原因是WKWebView在下载后cookie会保存服务器产生的sessionID, 当点传的时候,虽然上传的url携带有sessionID, 但是WKWebView自身的cookie的优先级要高于url携带的, 因此上传后在服务器看到的是下载时服务器产生的sessionID. 解决办法:只要在下载的时候也带上sessionID就可以了,这时候服务器就不会产生随机的sessi…

深入浅出MFC——MFC程序的生死因果（三）

1. 本章主要目的:从MFC程序代码中检验出一个Windows程序原本该有的程序进入点(WinMain).窗口类注册(RegisterClass).窗口产生(CreateWindow).消息循环(Message Loop).窗口函数(Window Procedure)等等操作.抽丝剥茧,彻底理解一个MFC程序的诞生与结束,以及生命过程. 2. 熟记MFC类的层次结构: 3. CWinApp和CFrameWnd: (1)CWinApp(AFXWIN.H中声明)——取代WinMain的地位. 注:C…

【笔记】《深入浅出MFC》第6章 MFC程序的生死因果

一.头文件说明 STDAFX.H 这个文件用来作为Precompile header file,其内只是载入其他的MFC头文件.应用程序通常会准备自己的头STDAFX.H. AFXWIN.H 每一个Windows MFC程序都必须载入它,因为它以及它所载入的文件声明了所有的MFC类. 在WINDEF.H中有CALLBACK的定义 #define CALLBACK _stdcall //是一种函数调用习惯在AFXWIN.H中有afx_msg的定义 #define afx_msg //故意安排…

[转]《深入浅出MFC》– MFC程序的生死因果

1.首先MFC程序需要哪些函数库? Windows C Runtime函数库 LIBC.LIB C Runtime函数库的静态链接版本 MSVCRT.LIB C Runtime函数库的动态链接版本 MSVCRTD.LIB ‘D’表示使用于Debug方式 DLL Import函数库:GDI32.LIB.USER32.LIB.KERNEL32.LIB… MFC函数库:MFC42.LIB.MFC42D.LIB.MFCS42.LIB.MFCS42D.LIB.MFCN42D.…

《科学》封面：人工智能终于能像人类一样学习 zz

原文地址:http://tech.sina.com.cn/d/i/2015-12-12/doc-ifxmpnqi6368668.shtml science Human-level concept learning through probabilistic program induction 原文地址:http://science.sciencemag.org/content/350/6266/1332 github:https://github.com/brendenlake/BPL 本文…

PGM学习之四 Factor,Reasoning

通过上一篇文章的介绍,我们已经基本了解了:Factor是组成PGM模型的基本要素:Factor之间的运算和推理是构建高维复杂PGM模型的基础.那么接下来,我们将重点理解,Factor之间的推理(Reasoning Patterns).Factor之间的推理分为以下几类: 1. Causal Reasoning , 因果推理: 2. Evidential Reasoning,证据推理: 3. Intercausal Reasoning 本文将详细描述上述三种推理模式. 一 Casual Reaso…