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

  (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

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

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

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

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

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

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)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

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

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

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

#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

阅读目录 前言 场景1的思考 场景2的思考 避坑方式 实践 结语 一.前言 在上一篇中(如何一步一步用DDD设计一个电商网站(八)—— 会员价的集成),有一行注释的代码: public interface IRoleDiscountRelationRepository// : IRepository<RoleDiscountRelation> { RoleDiscountRelation Get(string roleId); } 其中涉及的到问题是关于值对象的持久化问题.是的,由于我们之前的

在调用socket读写函数read(),write()时,都会有返回值.如果没有正确处理返回值,就可能引入一些问题 总结了以下几点 1当read()或者write()函数返回值大于0时,表示实际从缓冲区读取或者写入的字节数目 2当read()函数返回值为0时,表示对端已经关闭了 socket,这时候也要关闭这个socket,否则会导致socket泄露.netstat命令查看下,如果有closewait状态的socket,就是socket泄露了 当write()函数返回0时,表示当前写缓冲区已满,

在SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值 --SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值 create proc spFind_Column_In_DB ( @type int,--类型:1为文字类型.2为数值类型 )--需要搜索的名字 ) as --创建临时表存放结果 create table #tbl(PK int identity primary key ,tbl sysname,col sysname) ),) begin declare curTable cursor fa

1. 值类型与引用类型小总结 1)对于引用类型的表达式(如一个变量),它的值是一个引用,而非对象. 2)引用就像URL,是允许你访问真实信息的一小片数据. 3)对于值类型的表达式,它的值是实际的数据. 4)有时,值类型比引用类型更有效,有时恰好相反. 5)引用类型的对象总是在堆上,值类型的值既可能在栈上,也可能在堆上,具体取决于上下文. 6)引用类型作为方法参数使用时,参数默认是以'值传递'方式来传递的,但值本身是一个引用. 7)值类型的值会在需要引用类型的行为时装箱:拆箱则是相反的过程. 2.

昨天看群里dalao们聊天,有一个人出来问这个问题 这个题应该是挺常见的 int i = 0, t;        for(t = 0;t <= 5;t++)        {            i = i++;            Console.WriteLine(i);        }   大佬说for是个干扰项,去掉也一样   int i = 0;Console.WriteLine(i = i++); Console.WriteLine(i = i++); Console.Wri

Dapper的牛逼就不扯蛋了,答应群友做个入门Demo的,现有园友需要,那么公开分享一下: 完整Demo:http://pan.baidu.com/s/1i3TcEzj 注 意 事 项:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5221058.html 平台之大势何人能挡? 带着你的Net飞奔吧! http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 扩展篇:http://www.cnblogs.com/dunitia

异常汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4523006.html#dapper 今天帮群友整理Dapper基础教程的时候手脚快了点,然后遇到了一个小问题,Dapper QueryMultiple 返回数据的问题 多个返回值用QueryMultiple ,这个大家都知道,如果不清楚的看下下面的文档: 这个是官方文档: Multiple Results Dapper allows you to process multiple result grids in a