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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-CausalityGitHub
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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。
  • 多道程运行表-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Matlab代码-spline-Granger-causality:利用平滑降低Granger分析中参数估计误差...
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  • Tigramite: 一个用分析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。
  • GammaSBAS步骤
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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。
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  • 知识库事件谱创建
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