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MATLAB中的GCCA因果分析工具

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简介：MATLAB中的GCCA（广义(canonical)CCA）因果分析工具用于探究多变量数据集间的潜在关系与相互影响，适用于神经科学、基因表达研究等跨学科领域。 Matlab上有一个基于GCCA算法的因果分析工具，并附有使用说明书。

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  • MATLAB中的GCCA因果分析工具
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    简介：MATLAB中的GCCA（广义(canonical)CCA）因果分析工具用于探究多变量数据集间的潜在关系与相互影响，适用于神经科学、基因表达研究等跨学科领域。 Matlab上有一个基于GCCA算法的因果分析工具，并附有使用说明书。
     
  • Matlab中的GCCA因果分析工具
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    简介：本工具利用Matlab实现GCCA（广义-canonical correlation analysis）方法进行因果关系分析，适用于多变量数据集间的复杂关联研究。 基于GCCA算法的因果分析工具在Matlab上的实现，并附有使用说明书。
     
  • Python-Causality：数据集的因果分析工具
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    Python-Causality是一款专为科研人员和数据分析专家设计的数据集因果关系分析工具。通过简洁高效的代码实现对复杂数据集的深入解析，帮助用户更好地理解变量间的因果关联。 Causality 是一款用于数据集因果分析的工具。安装方法很简单：如果已经安装了 pip，只需运行命令 `pip install causality` 即可完成安装。该工具中的因果推论模块包含了多种算法，用来帮助用户推断出因果关系的有向无环图（DAG）。
     
  • MVGC格兰杰因果分析工具箱简介
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    MVGC格兰杰因果分析工具箱是一款用于研究时间序列数据中因果关系的强大软件工具，特别适用于神经科学、经济学等领域的复杂系统分析。 进行格兰杰因果分析的研究者需要仔细阅读相关的toolbox文章。
     
  • 格兰杰因果分析(Matlab).zip
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    本资源为一个关于如何使用Matlab进行格兰杰因果检验的教程和代码集合，适用于经济学、金融学及统计学领域的研究人员与学生。 1. 版本：MATLAB 2014a至2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真研究。 3. 内容：博客标题所展示的内容包括相关介绍和更多详情。具体信息可通过主页搜索功能查找相应博客文章获取。 4. 适用人群：适用于本科生、研究生及其他科研教学需求的用户群体。 5. 博客简介：一位热爱科研工作的MATLAB开发者，致力于技术与个人修养并行发展，并欢迎有兴趣合作项目的联系交流。
     
  • MATLAB中的因子分析
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    本简介探讨在MATLAB环境中执行因子分析的方法与应用，介绍如何利用其内置函数进行数据简化和变量间的关联研究。 MATLAB因子分析代码示例从相关系数矩阵开始进行因子分析。
     
  • MVGC工具箱：用于时间序列数据的多元格兰杰因果分析-MATLAB工具箱
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    简介：MVGC工具箱是一款专为MATLAB设计的软件包，旨在进行时间序列数据中的多元格兰杰因果关系检验。它提供了一种有效的方法来评估和量化不同变量间的时间依赖性与因果影响。 这个工具箱由萨克勒意识科学中心开发，并得到了英国萨塞克斯大学的支持。该大学提供了MATLAB例程以实现高效准确的多元格兰杰因果关系估计和统计推断，适用于时间序列数据。具体参考文献如下：Lionel Barnett 和 Anil K. Seth，“MVGC 多元格兰杰因果关系工具箱： 格兰杰因果推理的新方法”，J. Neurosci. 方法 223 (2014)，第50-68页。 对于一般支持问题、评论、错误报告和建议的增强功能，可以通过指定邮箱获取帮助。我们特别希望了解该工具箱是否对您的研究有所帮助。
     
  • 格兰杰因果关系的MATLAB代码-ECA：探索性因果分析
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    本篇文章介绍了用于探索性因果分析（ECA）的MATLAB代码实现，旨在帮助研究者理解和应用格兰杰因果检验。通过该工具，用户能够便捷地进行时间序列数据间的因果关系探究。 格兰杰因果MATLAB代码用于探索性因果分析（ECA），此代码集合对双变量时间序列数据进行处理。主要脚本是名为ECA的MATLAB脚本，其运行方式为[TE,GC,PAI,L,LCC,g]=ECA(x,y,xtol,ytol,lags,E,tau,verb,skipGC)。其中x和y是一维向量的时间序列数据；xtol、ytol和lags是传递给倾斜函数的参数；E和tau则是传递给PAI函数的参数。可选标志动词用于抑制命令行输出，而skipGC则是一个选择性禁止Granger因果关系计算的标志。 TE作为输出结构体之一，包含利用Java Information Dynamics工具包（JIDT）所得到的传输熵结果；另一输出结构体GC，则包括通过MATLAB MVGC多元格兰杰因果分析工具箱进行对数似然统计计算的结果。
     
  • 基于Matlab的广义典型相关分析(GCCA)代码实现
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    本项目采用MATLAB语言实现了广义典型相关分析（Generalized Canonical Correlation Analysis, GCCA）算法，并提供了详细的代码注释和示例数据，旨在为科研人员及数据分析者提供便捷有效的多变量数据分析工具。 用于特征降维、特征融合及相关分析等多元数据分析的广义典型相关分析（GCCA）的Matlab代码实现。
     
  • 基因序列分析工具软件
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    基因序列分析工具软件是一款专为生物信息学设计的专业应用，能够高效解析和比对DNA或RNA序列数据，帮助研究人员快速定位目标基因、识别变异及进行功能预测。 DNAman是一款实用的软件工具，用于分析DNA序列。它能够进行序列比对、序列分析、引物设计以及d质粒绘图等功能。