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

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(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

在今天的文章里,我想谈下对于即席SQL语句(ad-hoc SQL statements),SQL Server使用的简单参数化(Simple Parameterization)的一些特性和副作用.首先,如果你的SQL语句包含这些,简单参数化不会发生: JOIN IN BULK INSERT UNION INTO DISTINCT TOP GROUP BY HAVING COMPUTE Sub Queries 一般来说,如果你处理所谓的安全执行计划(Safe Execution Plan),SQL

自从Monyer编写了这个通关小游戏,可谓是好事坏事参半吧! 好事是Monyer认识了许多电脑高手,包括netpatch.luoluo等,连LCX这种骨灰级选手也过来了,可谓是收获不小(所以既然我已经事先声明这只是游戏,那么就没有阶级性质,也没有技术排斥,所以某些人的言论很令人不屑):坏事是因此服务商的服务器被入侵,网站被挂马,初步分析是整个局域网的arp欺骗或者是IIS的页脚挂马.因为很久之前就对虚拟机的安全性有所顾忌了,所以借机会把网站换走了. 在玩游戏期间,Monyer看到群中的留言时总是

揭陈奕迅杨千嬅相爱18年恋人未满的点滴片段 文/一床情书 但凡未得到,但凡是过去,总是最登对 ——题记 已经仙逝多年的香港歌坛天后梅艳芳曾经在<似是故人来>里唱道:“但凡未得到,但凡是过去,总是最登对”,将这歌词用来形容歌坛天王陈奕迅和天后杨千嬅正是恰如其分.他们俩相识于微时,互生情愫,正是友情以上恋人未满的暧昧时期,杨千嬅却出国学习,两人的恋情嘎然而止,之后陈奕迅与徐濠萦爱情长跑十年步入婚姻的殿堂,而杨千嬅情路兜兜转转后嫁给了比自己小五岁,名气远不如自己的丁子高. 原本相爱的两个人,原本般配

一个豁达的关键是正确乐观的面对失败的系统.不需要过多的担心,需要一种去说那又怎样的能力.因此架构的设计是如此的重要.许多优秀的系统没有进一步成长的能力,我们应该做的是去使用其他的系统去共同分担工作. Redis是其中一个吸引我的系统,一个持久性的,键值对 存储内存操作高性能的平台.他是一个优秀的键值对数据库.我已经在使用了.即使AWS最近宣布开始支持ElasticCache的下级缓存.但是一个无主 的redis集群仍然起着重要的作用.我们需要多系统去完成工作.同时,我们能够集合多种组件在一个容错

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

在讨论动态捕获异常时让我大吃一惊的是,可以让我找到隐藏的Bug和乐趣... 有问题的代码 下面的代码来自一个产品中看起来是好的抽象代码 - slightly(!) .这是调用一些统计数据的函数,然后进行处理 . 首先是用socket连接获取一个值,可能发生了socket错误.由于统计数据在系统中不是至关重要的,我们只是记一下日志错误并继续往下走. (请注意,这篇文章我使用doctest测试的 - 这代表代码可以运行!) >>> def get_stats(): ...     pass

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

本来今天打算换个话题的,鉴于昨天android篇反响还不错,最近也是在做这方面的东西,今天聊聊一个新的android的发现-wifi的控制(好吧,其实也不能说是坏事,只是觉得wifi安全还是要引起警示的). 这个思路的来源是最近在学习某个应用-快牙的功能.快牙我想有部分朋友可能了解,快牙是移动终端间发现和分享数字内容的服务平台,是全球最快,最便捷,最自由的移动分享工具. 快牙的原理:通过手机创建局域网wifi,然后控制用户连接上指定wifi名称的网络,实现两部手机之间局域网传数据,所以传输速度会

最近都是在搞java,android的知识,前两天生日朋友和我聊到,有一个认识的人通过反编译android程序往里面插入广告积分墙赚了很大一笔钱,很短时间内赚了几十万,(为毛感觉这已经是扯淡篇了,转入正题),最近研究也发现如果有兴趣可以通过改造app来做坏事,比如钓鱼什么的,尤其是对root的用户. 我简单介绍下原理吧,说技术细节尽量避免,通过静默安装来安装流氓软件赚取广告费或者钓鱼.什么叫静默安装?就是安装程序而不会提示你是否安装改程序,有点像你在应用市场下应用的时候从不会请求用户权限而直接安

说中国足球为什么冲不出亚洲,那是因为咱中国人太文气,足球是种“斗牛士”式的游戏,得玩的有点儿“野蛮”色彩.记得以前在英国的时候,遇上联赛,晚上大街小巷全民皆兵,曼切斯特队的粉丝在街道一边酒吧里,利物浦队的粉丝在另一边的酒吧里,大家目不转睛地盯着电视机,赛场上进球输球.大伙儿群情激奋,冲出门去将手里的酒瓶子酒杯子往街道对面死命地砸,第二天早上醒来发现沿街两旁全是碎玻璃,昨晚上实实在在经历了一场粉丝的战争,真TNND的过瘾! 再来看看这搜索引擎的游戏,没劲,真TNND的没劲,粉丝儿们全一边倒!人人都

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关于python验证码识别库,网上主要介绍的为pytesser及pytesseract,其实pytesser的安装有一点点麻烦,所以这里我不考虑,直接使用后一种库. python验证码识别库安装 要安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎. 1.Pillow 下载地址:[下载] 3.4中只能使用pillow,使用方法基本和PIL没有什么区别. 2.tesserac

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流行病学研究常见的分析就是相关性分析了. 相关性分析某种程度上可以为我们提供一些研究思路,比如缺乏元素A与某种癌症相关,那么我们可以通过补充元素A来减少患癌率.这个结论的大前提是缺乏元素A会导致这种癌症,也就是说元素A和癌症有因果关系. 但实际上,元素A和癌症有相关性,不代表他们之间就有因果关系.也有可能是患癌症的人同时有其他的并发症,这种并发症会导致元素A缺乏. 再比如,研究表明,大胸女生与不爱运动相关.那么,到底是因为胸大的女性不爱运动,还是因为不爱运动导致胸大(肥胖). 如果不做其他分析,

中国的科技实力:用数据对比展示当前中国整体科技实力在国际中的发展水平和未来的发展趋势. 主要分为基础研究和应用研究.其中基础研究通过论文数据进行对比展示,应用研究通过发明专利数据. 又分别结合当今中国的几大领域的应用实例更进一步说明发展自主科技实力的重要性和取得的来之不易的成果.包括:石油勘探.汽车.5G等. 中国转型是否来得及?能否成功? [科技袁人]回答:事在人为!没有人能够阻止你努力,保持好的心态,把科技本身作为目的,而不是让科技成为追求其他目的的手段. “但行好事 莫问前程 只问耕耘 不

题目:4个人中有一人做了好事,一直有三个人说了真话,根据下面的对话判断是谁做的好事. A:不是我 B:是C C:是D D:C胡说 for inum in ['A','B','C','D']: print((inum!='A')+(inum=='C')+(inum=='D')+(inum!='D')) print('') if (inum!='A')+(inum=='C')+(inum=='D')+(inum!='D') == 3: print(inum,'做了好事') print('')