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

<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

Day3_Multiple_Linear_Regression(多元线性回归) 本文引用自 Multiple_Linear_Regression, 对其中内容进行了评注与补充说明. 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系.这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系.线性回归是回归分析中最为常用的一种方法,线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛.其表达形式为\

Day2_Simple_Linear_Regression(一元线性回归) 本文引用自 Simple Linear Regression, 对其中内容进行了评注与补充说明. 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系.这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系.线性回归是回归分析中最为常用的一种方法,线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛.其表达形式为\(y=w

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

和相关分析一样,回归分析也可以描述两个变量间的关系,但二者也有所区别,相关分析可以通过相关系数大小描述变量间的紧密程度,而回归分析更进一步,不仅可以描述变量间的紧密程度,还可以定量的描述当一个变量变化时,对另一个变量的影响程度,这是相关分析无法做到的,正因为如此,回归分析更多用来预测和控制变量值,但是回归分析并不等同于因果关系. 根据模型的不同可以分为线性回归和非线性回归 线性回归分析一般用线性模型来描述,和方差分析模型一样,只是各部分的叫法有所不同,回归模型分为常量.回归部分.残差常量就是所谓

线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题转化为分类问题,回归分析是一个有监督学习问题. 线性其实就是一系列一次特征的线性组合,在二维空间中是一条直线,在三维空间中是一个平面,然后推广到n维空间,可以理解维广义线性吧. 例如对房屋的价格预测,首先提取特征,特征的选取会影响模型的精度,比如房屋的高度与房屋的面积,毫无疑问面积是影响房价的重要因

文章来源:公众号-智能化IT系统. 回归模型有多种,一般在数据分析中用的比较常用的有线性回归和逻辑回归.其描述的是一组因变量和自变量之间的关系,通过特定的方程来模拟.这么做的目的也是为了预测,但有时也不是全部为了预测,只是为了解释一种现象,因果关系. 还是按照老风格,不说空泛的概念,以实际的案例出发. 还是先前的案例,购房信息,我们这次精简以下,这8位购房者我们只关注薪水和年龄这两个因素,信息如下: 用户ID 年龄 收入 是否买房 1 27 15W 否 2 47 30W 是 3 32 12W 否

线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题转化为分类问题,回归分析是一个有监督学习问题. 线性其实就是一系列一次特征的线性组合,在二维空间中是一条直线,在三维空间中是一个平面,然后推广到n维空间,可以理解维广义线性吧. 例如对房屋的价格预测,首先提取特征,特征的选取会影响模型的精度,比如房屋的高度与房屋的面积,毫无疑问面积是影响房价的重要因

1.背景知识 1.1 插值.拟合.回归和预测 插值.拟合.回归和预测,都是数学建模中经常提到的概念,而且经常会被混为一谈. 插值,是在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点. 插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值. 拟合,是用一个连续函数(曲线)靠近给定的离散数据,使其与给定的数据相吻合. 因此,插值和拟合都是根据已知数据点求变化规律和特征相似的近似曲线的过程,但是插值要求近似曲线完全经过给定的数据点,

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m

对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了. 1. 获取数据,定义问题 没有数据,当然没法研究机器学习啦.:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归. 数据的介绍在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Combined+Cycle+Power+Plant 数据的下载地址在这: http://archive.ics.uci.edu/ml/ma

 内容概要 怎样使用pandas读入数据 怎样使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和用法 线性回归模型的评估測度 特征选择的方法 作为有监督学习,分类问题是预測类别结果,而回归问题是预測一个连续的结果. 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and

成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差.模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test errors). 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合,也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合.对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和(residual sum of squares)成本函数.就是让所有训练数据与模型的残差的平方之和最小. 我们用R方(r-squared)评估预测的效

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个

用Excel做回归分析的详细步骤 一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是