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MicroActors-Causality：基于GitHub操作的时间序列因果关系图示例

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简介：
MicroActors-Causality 是一个利用GitHub操作数据来展示时间序列中因果关系的项目，通过图形化方式帮助理解事件间的因果联系。 微因果关系这个存储库使用GitHub Actions和Tigramite来维护因果关系的信息与图表。它的主要功能是通过测试来自github的Tigramite软件包的当前版本，生成漂亮的图片，因此可以用来检验tigramite包主分支的功能预期。这些信息可以直接从JSON文件中获取。 如果您希望创建自己的变体，则只需： 1. 叉原仓库 2. 启用GitHub Actions画廊 关于这类因果关系图，请注意每一列代表一个时间步。这表明硬币翻转与电力生产之间没有因果联系，而电力生产的相关性是经验科学史上的一个重要注脚。

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  • MicroActors-Causality：基于GitHub操作的时间序列因果关系图示例
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    MicroActors-Causality 是一个利用GitHub操作数据来展示时间序列中因果关系的项目，通过图形化方式帮助理解事件间的因果联系。 微因果关系这个存储库使用GitHub Actions和Tigramite来维护因果关系的信息与图表。它的主要功能是通过测试来自github的Tigramite软件包的当前版本，生成漂亮的图片，因此可以用来检验tigramite包主分支的功能预期。这些信息可以直接从JSON文件中获取。 如果您希望创建自己的变体，则只需： 1. 叉原仓库 2. 启用GitHub Actions画廊 关于这类因果关系图，请注意每一列代表一个时间步。这表明硬币翻转与电力生产之间没有因果联系，而电力生产的相关性是经验科学史上的一个重要注脚。
     
  • 关于多道程序运行时间关系的图表-操作系统PPT
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    本PPT探讨了在操作系统环境下，多道程序运行时的时间关系，通过直观图表分析进程切换、并发执行对系统效率的影响。 在多道程序运行下执行了196毫秒的时间，在单道运行的情况下所需时间为：30+1+40+1+10+1+60+1+30+1+16+1+20+1+40+1+20=274毫秒。多道程序的执行时间则为：30＋1＋40＋1＋10＋1＋20＋1＋30＋1＋40＋1＋20＝ 196 毫秒，由此可以得出，在使用多道程序的情况下比单道运行节省了78毫秒的时间。 具体到各部分的执行时间如下：A任务（处理时间为30ms），B任务（处理时间为40ms），A任务（处理时间为10ms），B任务（处理时间为20ms）, C任务 (处理时间 20 ms), B 任务( 处理 时间为 16 ms ),C 任务( 处理 时间为 20 ms )，CPU A（40ms）、CPU B（30ms）、CPU C（40ms），以及相应的I/O操作。
     
  • 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。
     
  • Tigramite: 一个用于时间序列因果分析的Python模块
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    Tigramite是一款专为时间序列数据设计的Python工具包，适用于进行复杂系统的因果关系和依赖性分析。 TIGRAMITE – 时间序列数据集的因果发现版本4.2（Python软件包）一般注意事项 Tigramite是一个用于因果时间序列分析的Python软件包。它能够从高维的时间序列数据集中高效地重构因果图，并对获得的相关性进行建模，以便于因果中介和预测分析。该工具使用适用于离散或连续值时间序列的线性以及非参数条件独立性测试来进行因果发现。 此外，Tigramite还包含用于生成高质量结果图表的功能。请根据您使用的具体方法引用以下论文： PCMCI：J. Runge, P. Nowack, M. Kretschmer, S. Flaxman, D. Sejdinovic，在大型非线性时间序列数据集中检测和量化因果关联，科学进阶5，eaau4996（2019）。 PCMCI+：J. Runge (2020) 在自相关的非线性时间序列数据集中发现同期和滞后的因果关系。不确定性人工智能第36届学术会议论文集, UAI 2020年，加拿大多伦多。
     
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    本教程详细介绍基于Gamma软件的时间序列SBAS（同步和异步基线）处理流程，涵盖数据准备、干涉图生成及时间序列分析等关键步骤。 作为初学者的时候，我发现类似资源比较少，因此想发布一些类似的资源来帮助更多的人。本教程适合有一定基础的读者。
     
  • 因果图示例
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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）。
     
  • 基于因果关系知识库的因果事件图谱创建
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    本研究探讨了利用因果关系知识库构建因果事件图谱的方法，旨在深入分析和理解复杂事件间的因果联系。通过整合多源数据与领域专家知识，我们提出了一种自动化生成因果事件图谱的技术框架，为决策支持、预测分析等领域提供有力工具。 现实社会是一个充满逻辑的社会，在我们的脑海中存在着大量的逻辑经验或称作逻辑知识，然而这些无法一一列举出来，依靠人工总结显然不切实际。幸运的是，人类已经将这种逻辑通过文字表达了出来，这为利用自然语言处理技术来抽取因果关系提供了可能。 尽管目前受限于技术水平，并不能直接使用深度学习方法进行因果事件的提取工作，但可以通过构建和总结因果模板的方式结合中文的语言特点，创建一个因果关系的知识库。本项目旨在尝试实现对因果事件的抽离以及构造因果知识图谱的目标。
     
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    本作品展示了如何利用Python进行时间序列分析与预测，具体实现了ARIMA模型的应用。通过数据预处理、参数优化及效果评估等步骤，准确预测了未来趋势。 使用Python中的Arima模型对时间序列进行建模预测，并展示原始数据、完整的建模代码以及预测结果的可视化。