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BrainSMART工具包在Matlab中构建大脑功能网络（基于格兰杰因果关系）.zip

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本资源为BrainSMART工具包，用于在Matlab环境中构建基于格兰杰因果关系的大脑功能连接网络。适用于神经科学与数据分析领域研究者。 版本：matlab2019a 领域：基础教程 内容：Matlab bsmart工具包用于构建大脑功能网络（格兰杰因果）.zip 适合人群：本科、硕士等教研学习使用

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  • BrainSMART工具包在Matlab中构建大脑功能网络（基于格兰杰因果关系）.zip
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    本资源为BrainSMART工具包，用于在Matlab环境中构建基于格兰杰因果关系的大脑功能连接网络。适用于神经科学与数据分析领域研究者。 版本：matlab2019a 领域：基础教程 内容：Matlab bsmart工具包用于构建大脑功能网络（格兰杰因果）.zip 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • Matlab中的格兰杰因果代码-GC：用于网络推理的测试套件（如格兰杰因果关系）
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    GC是一款专为Matlab设计的工具箱，它提供了执行格兰杰因果检验及进行复杂网络推断所需的多种函数。此工具箱包含全面的测试案例，旨在帮助用户深入理解并有效应用格兰杰因果理论于实际问题中。 格兰杰因果关系的MATLAB代码由Bethany Lusch、Pedro D. Maia 和 J. Nathan Kutz 于2016年9月发表在《物理评论E》上，用于研究论文“推断网络动态系统中的连接性：使用格兰杰因果关系的挑战”。此代码针对非线性模型生成的数据进行成对条件格兰杰因果关系测试。具体而言，该研究模拟了Kuramoto振荡器联网系统的数据，并通过重构底层网络来分析这些数据。 实验结果与不同参数下的基本事实进行了比较。这个MATLAB代码由Bethany Lusch编写，旨在帮助读者重现论文中的结论，同时也为任何网络推理方法提供测试基础。其中BaseExperiment.m是主要功能文件，包含许多可以调整的参数；UsualParams.mat则包含了默认设置值。 此外，还有多个脚本如 ExperimentA1.m、experimentA2.m 等用于调用 BaseExperiment.m 并加载 UsualParams.mat 文件以更改实验中的特定参数。有关如何创建 UsualParams.mat 的详细信息，请参考 SetUsualParams.m 文件。
     
  • 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。
     
  • 基于Bootstrap的格兰杰因果关系检验
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    本文探讨了利用Bootstrap方法进行时间序列数据中格兰杰因果关系检验的应用，提出了一种改进算法以提高检验的有效性和可靠性。 Bootstrap方法是一种基于样本重复抽样的蒙特卡洛模拟非参数技术，因此在应用过程中无需事先对面板单位根和协整进行检验。
     
  • granger_cause.rar_格兰杰因果检验_causality_granger_cause_matlab格兰杰_格兰
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    本资源包提供格兰杰因果检验的相关资料与MATLAB代码，适用于经济学、金融学等领域的时间序列数据分析，帮助研究者探究变量间的因果关系。 格兰杰因果检验的MATLAB程序非常好用。
     
  • 格兰杰因果关系的检验.pdf
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    本文档探讨了如何使用统计方法来验证经济及金融数据中变量间的因果关系，重点介绍了格兰杰因果检验的应用与实施。 格兰杰（Granger）在1969年提出了一种基于“预测”的因果关系概念，即所谓的格兰杰因果关系。这一理论经过西蒙斯（Simons）于1972年及1980年的进一步发展后，格兰杰因果检验作为一种计量方法已被经济学家广泛接受并使用。然而，在哲学层面上，关于这种因果关系是否可以被视为真正的因果关系仍然存在很大争议。
     
  • 格兰杰因果关系的检验.ppt
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    本PPT探讨了经济学和统计学中的一个重要概念——格兰杰因果关系，介绍了其基本原理、应用方法及在实证研究中的意义，并展示了具体的检验步骤与案例分析。 传统的计量经济方法是基于经济理论或实际经验来确定变量，并建立模型进行回归分析。通过假设检验判断所选解释变量是否对被解释变量有显著影响。尽管我们也会测定两个变量之间的相关系数，但高度相关的两个变量并不意味着它们之间一定存在因果关系。
     
  • Matlab中的格兰杰因果检验代码 - Granger：含显著性检验的频域格兰杰因果关系Matlab代码
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    这段简介描述的是一个在MATLAB环境中运行的程序代码，用于执行包含显著性检验功能的频域格兰杰因果分析。该工具能够帮助研究人员和工程师识别时间序列数据之间的潜在因果关系，并提供统计上的证据以支持这些发现。通过使用频域方法，用户可以获得更深入的理解关于变量间动态互动的本质及其频率特性。 格兰杰因果检验的Matlab代码用于频域中的格兰杰因果关系分析及显著性测试。
     
  • 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。
     
  • Matlab中的多元格兰杰因果检验程序包
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    本程序包提供在Matlab环境下进行多元格兰杰因果检验的功能，适用于分析时间序列数据间的因果关系，助力科研与工程应用。 多元格兰杰因果检验（mvgc）的MATLAB程序包是GCCA之后的一个改进版本。