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格兰杰因果关系Matlab代码-spline-Granger-causality:利用时间平滑降低Granger因果分析中的参数估计误差...

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简介：
本项目提供了一套基于MATLAB的工具包，用于实现通过样条插值技术改进的时间序列数据处理，以减少格兰杰因果关系分析过程中的参数估计误差。 格兰杰因果关系的MATLAB代码使用样条技术通过时间平滑来减少参数估计的过程。采用条件Granger因果关系的一种改进版本以提高网络推断能力的方法已在文献中提出（Barnett，L. 和 Seth, AK，2014年，《神经科学方法》期刊第223期，50-68页）。该方法提供了三个示例仿真：示例一(main_sim_1N_high_freq.m)和二(main_sim_1N_low_freq.m)分别拟合了一个由高频或低频控制的信号模型；而示例三(main_sim_9N.m)则适用于包含九个信号的多元系统。要运行这些例子，只需在MATLAB命令行中输入相应的函数名即可：例如执行示例一，请键入>>main_sim_1N_high_freq。

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  • 格兰杰因果关系Matlab代码-spline-Granger-causality:利用时间平滑降低Granger因果分析中的参数估计误差...
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    本项目提供了一套基于MATLAB的工具包，用于实现通过样条插值技术改进的时间序列数据处理，以减少格兰杰因果关系分析过程中的参数估计误差。 格兰杰因果关系的MATLAB代码使用样条技术通过时间平滑来减少参数估计的过程。采用条件Granger因果关系的一种改进版本以提高网络推断能力的方法已在文献中提出（Barnett，L. 和 Seth, AK，2014年，《神经科学方法》期刊第223期，50-68页）。该方法提供了三个示例仿真：示例一(main_sim_1N_high_freq.m)和二(main_sim_1N_low_freq.m)分别拟合了一个由高频或低频控制的信号模型；而示例三(main_sim_9N.m)则适用于包含九个信号的多元系统。要运行这些例子，只需在MATLAB命令行中输入相应的函数名即可：例如执行示例一，请键入>>main_sim_1N_high_freq。
     
  • 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。
     
  • 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Granger因果检验程序
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    本程序用于在MATLAB环境中执行Granger因果检验，帮助用户分析时间序列数据间的因果关系，适用于经济学、金融学及工程领域的研究与应用。 本段落介绍了一个用于进行Granger因果检验的Matlab程序。该程序接受输入信号u、输出信号y、模型阶数m以及延迟阶数n作为参数。通过使用arx函数与ar函数，程序对输入输出信号建立模型，并计算出执行Granger因果检验所需的统计量F1和F2。最终，利用fpdf函数确定F1和F2的p值，以此判断输入信号u是否对输出信号y具有因果关系。
     
  • Granger因果检验_Matlab-Codes.rar_非线性和线性格兰杰检验_hjt2_tval
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    本资源提供了一套用于执行格兰杰因果关系检验的Matlab代码，涵盖线性及非线性模型。适合经济学、金融学等领域研究人员使用，帮助分析时间序列数据间可能存在的因果关系。 非线性格兰杰因果关系检验可以通过点击C-code文件夹下的hjt2_tval.exe来执行。
     
  • 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。
     
  • 非线性Granger因果关系检验.zip
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    本资料包提供了一种用于检测时间序列数据间非线性Granger因果关系的方法及其实现代码。适用于经济学、金融学等领域中的复杂模式识别与预测研究。 压缩包内包含用于格兰杰非线性因果关系检验的代码，适用于非线性关系分析，包括C语言和MATLAB语言版本，亲测可用，欢迎下载。
     
  • MATLAB中的分位数格兰杰因果检验
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实施分位数格兰杰因果检验的方法与应用，分析变量间非线性关系及条件依赖性，为经济与金融数据的深入解析提供了有力工具。 传统的格兰杰因果检验方法主要从均值的角度来分析两个变量之间的线性关系，并未深入探讨它们的复杂联系。Troster（2018）提出了一种新的分位数格兰杰因果关系检验，这种方法能够检测非线性的因果关联，并且特别关注尾部的关系，从而提供更加详尽的结果。该方法使用的软件是MATLAB。
     
  • 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。