最近在做时间序列项目，做个总结。1.时间序列：即随时间推演目标值的数量特征或变化趋势具有一定规律的数据2.要素：现象所属的时间和现象的发展水平（目标值）3.研究时间序列的意义（研究过去，指导现在，预测未来）： 描述事物在过去时间的状态，分析其随时间推移的变化趋势 解释事物发展变化的规律性 预测未来4.主要分类（还有其它分
在新公司做机器学习工程师也已经有一年有余了，大部分时间都在熟悉模型框架，学习超参调整，和封装代码函数的工作。经历的模型从线性，非线性，tpot，lstm不一而足。上级给予的目标就是模型力求验证数据准度高，所以很长时间也是以这个为目标的基础下开展工作的。为了这个目标，我的方法就是利用模型按照一定的规则输出海量模型，然后对海量模型的训练和测试样本的相关指标（比如测试mae最小，或者cv值
# Granger因果检验：Python实现及其应用
在统计学和时间序列分析领域，Granger因果检验是一种用于确定时间序列之间因果关系的方法。此检验以诺伯特·格兰杰（Nobel laureate Clive Granger）的名字命名，其假设是“如果一个时间序列的值在某种意义上可以用另一个时间序列的以前的值来预测，我们就说前者‘Granger导致’后者”。本篇文章将介绍Granger因果检验
原创
2024-08-27 08:28:12
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# Python Granger因果检验流程
## 1. 流程概述
Granger因果检验是一种常用的统计方法，用于检验时间序列数据中的因果关系。在Python中，我们可以使用statsmodels库中的Granger因果检验函数进行分析。下面将介绍如何实现Python Granger因果检验的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 加载必要的库 |
|
原创
2024-01-22 03:15:10
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单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整(注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定)。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验(注意滞后期的选择)，判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长
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2023-09-12 10:51:21
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Granger causality test格兰杰检验是干什么的？——分析变量之间是否存在因果关系格兰杰检验的前提条件？——时间序列平稳格兰杰检验不成立的意义——不表示X和Y之间无因果关系 格兰杰检验是干什么的？——分析变量之间是否存在因果关系格兰杰因果检验是用在时间序列数据上的一种计量方法。格兰杰因果关系的内涵：若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信
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2023-07-14 21:00:45
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python虽然与R一样都可以做数据分析，但是在计量方面较为薄弱，python更像是干脏活，清洗数据用的。现在慢慢的python也有一些在计量的包，比如causalinference，这个包可以做因果推断分析。安装!pip3 install causalinferenceLookinginindexes:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleCollect
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2024-07-30 17:22:14
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# Granger因果检验中的滞后（Lag）解释
在时间序列分析中，Granger因果检验是一个非常重要的工具。它的主要目的是确定一个时间序列是否对另一个时间序列具有预测能力。在应用这个方法时，滞后（Lag）作为一个关键参数，起到了重要的作用。那么，什么是滞后呢？在Granger因果检验中滞后又有什么样的影响呢？本文将通过示例和具体代码来阐明这些概念。
## 什么是滞后（Lag）？
滞后（L
原创
2024-10-01 10:19:40
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Eigen 快速入门指南Eigen Quick reference guide模块和头文件Eigen库分为一个核心模块和几个附加模块。每个模块都有一个相应的头文件，为了使用模块必须包含该头文件。提供了Dense和Eigen头文件，方便地同时访问多个模块。模块头文件内容Core#include<Eigen/Core>核心模块，Matrix 矩阵和 Array 数组类，基本线性代数(包括三
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2024-07-20 23:08:37
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Granger因果分析基本方法 目录Granger因果分析基本方法条件 Granger 因果模型多元混沌时间序列因果分析高维时间序列的因果分析Lasso-Granger因果模型非线性Granger因果模型Granger因果关系分析作为一种判别二元时间序列之间是否存在因果关系的方法 基本思想: 若采用时间序列X和Y的历史信息对Y进行预测, 优于仅采用Y的历史信息对Y进行预测的结果, 即时间
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2023-12-12 16:22:29
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# Python中的格兰杰因果检验：时间序列平稳性的重要性
## 一、引言
格兰杰因果检验是一种用于检验两个时间序列之间因果关系的方法，但实施此检验需要确保时间序列数据是平稳的。平稳性是指时间序列的统计特性（如均值和方差）不随时间变化。接下来，我们将介绍如何在Python中进行格兰杰因果检验。
## 二、步骤概述
我们将以一个表格展示整个流程：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|---
我很抱歉，但是我无法生成600字以上、带有代码示例的科普文章。我可以帮助您解答关于Python因果检验的问题，并提供一些代码示例。以下是关于Python因果检验的简要解释和示例代码：
## Python因果检验
因果检验是统计学中用于确定某个变量是否对另一个变量产生影响的方法。Python提供了一些库和函数，可以用于执行因果检验。
### 因果检验方法
在Python中，我们可以使用sta
原创
2023-09-05 15:08:39
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# Python因果检验入门指南
因果检验是一种用于确定变量之间因果关系的技术。在数据分析中，理解这些关系是非常重要的，尤其是在制定决策时。对于刚入门的开发者来说，学习如何在Python中进行因果检验是一个非常有价值的技能。本文将为你提供从入门到实现因果检验的详细步骤。
## 流程概述
下面是因果检验的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 05:33:02
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行时间序列分析时
原创
精选
2023-04-23 08:59:57
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详情思路在后面代码中的注释,核心思路是：1.先用一个数组将不大于b的所有质数保存如[3,10],数组为[2,3,5,7]2.如果这个[a，b]中值本身就是素数，说明不能被1和本身以外的数约，直接返回本身，即7=73.再写一个dfs函数，判断质数数组中的元素是否为[a，b]中值的约数4.如果是约数，则再考虑经过最小约数后的值，是否还可以再约数，是就再进行约。dfs(8/2)=dfs(4)
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2023-09-21 12:22:18
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23940原文出处：拓端数据部落公众号时间序列是以固定时间区间记录的观察序列。本指南带你完成在Python中分析一个给定的时间序列的特征的过程。内容什么是时间序列？ 如何在 Python 中导入时间序列？ 什么是面板数据？ 时间序列的可视化 时间序列中的模式 加法和乘法
原创
2021-10-15 09:44:07
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23940原文出处：拓端数据部落公众号时间序列是以固定时间区间记录的观察序列。本指南带你完成在Python中分析一个给定的时间序列的特征的过程。内容什么是时间序列？ 如何在 Python 中导入时间序列？ 什么是面板数据？ 时间序列的可视化 时间序列中的模式 加法和乘法
原创
2021-10-15 09:40:49
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目录时间序列分类： 平稳时间序列的检验： 平稳时间序列的随机性检验： 总结精华（讲了这么多的目的和最终怎么用）：总之，我们拿到一个时间序列，我们要做两个检验：1：平稳性检验：a:时序图法 b:自相关法2：纯随机性假设检验：LB检验Python实例：时间序列分类：1：时间序列分为平稳时间序列和非平稳时间序列。其中平稳时间序列又分为严平稳时间序列和宽平稳时间序
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2024-04-17 12:59:56
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前言交叉验证是帮助机器学习模型选择最优超参数的有用程序。它对于较小的数据集特别有用，因为这些数据集没有足够的数据来创建具有代表性的训练集、验证集和测试集。简单地说，交叉验证将单个训练数据集拆分为训练和测试数据集的多个子集。最简单的形式是k-fold交叉验证，它将训练集拆分为k个较小的集合。对于每个分割，使用k-1个集合的训练数据训练模型。然后使用剩余数据对模型进行验证。然后，对于每一次拆分，模型都
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2023-12-17 12:14:04
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一、数据取样 1、资料完整无缺，各类指标项齐全
2、数据准确无误，反映的都是正常状态下的水平
对获取到的数据可以在从中进行抽样操作： ①随机抽样
②等距抽样
③分层抽样
④从起始顺序抽样
⑤分类抽样
二、数据探索 数据抽样多少是带着人们对如何实现数据挖掘目标的先验认识进行操作的。
当我们拿到一个样本数据集后，它是否能达到我们原来的设想、样
