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
201阅读
# 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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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
# 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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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
134阅读
# 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
85阅读
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
48阅读
因子分析 因子分析（Factor Analysis）是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，这里的共性因子指的是不同变量之间内在的隐藏因子。例如，一个学生的英语、数据、语文成绩都很好，那么潜在的共性因子可能是智力水平高。因此，因子分析的过程其实是寻找共性因子和个性因子并得到最优解释的过程。因子分析有两个核心问题：一是如何构造因子变量，二是如何对因子变量进行命名解释。因子分析有下面4个基本步骤：过
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2023-09-03 15:23:57
61阅读
# Python格兰杰因果检验实现方法
## 概述
在统计学中，格兰杰因果检验（Granger causality test）是一种分析时间序列数据中因果关系的方法。它通过比较两个时间序列的预测模型的准确性来判断其中一个序列是否Granger导致另一个序列的变化。本文将介绍如何使用Python实现格兰杰因果检验。
## 实现步骤
下面是使用Python实现格兰杰因果检验的步骤：
| 步骤 |
原创
2023-11-25 07:27:44
591阅读
# 字段分析：格兰杰因果检验
在时间序列分析中，了解到两个或多个变量之间的关系至关重要。在这种情况下，格兰杰因果检验（Granger Causality Test）是一种非常有用的工具。它主要用于判断一个时间序列是否能够用来预测另一个时间序列。
## 什么是格兰杰因果关系？
格兰杰因果关系并不意味着真因果关系。简单来说，A变量格兰杰导致B变量，意味着在已知A过去的值的情况下，B的当前值能够被
# 在 Python 中实现格兰杰因果检验
格兰杰因果检验（Granger Causality Test）是时间序列分析中一种重要的方法，用于判断一个时间序列的历史值对另一个时间序列未来值的预测能力。简单来说，如果我们有两个时间序列 A 和 B，格兰杰因果检验可以帮助我们判断 A 是否对 B 有因果影响。
本文将带领你一步步实现格兰杰因果检验，并详细讲解每一步需要的代码和其含义。
## 流程
原创
2024-09-24 08:10:15
241阅读
格兰杰因果关系的思想：MSE:均方误差，对Y进行S期预测的均方误差，公式如下：当以y为基础对y进行S期预测的均方误差=以y和x为基础对y进行S期预测的均方误差时，也就是：此时认为x不能Granger引起y，也可以理解为x外生于y。也就是说x对于未来的y没有线性影响。 即使x可以格兰杰引起y，也不代表y一定是x的结果或效果，仅仅代表在统计的时间先后关系，x发生早于y。通过度量对y进行预测时x的前期信
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2023-07-27 20:23:18
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功能连接用于评估各脑区之间的功能关系，可以通过测量不同脑区之间的相关性加以判断。从概念上看，可以分为两大类：功能连接(FC)指标和有效连接(EC)指标，前者测量信号之间的统计依赖性，但不提供任何因果信息，后者提供因果信息。这里介绍了一些常用的功能连接指标，分为五类：经典测量(CM)、相位同步指数(PS)、广义同步指数(GS)、格兰杰因果测量(GC)和信息论指数(IT)。1、经典测量(CM)：经典的
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2024-01-17 08:40:46
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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，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者
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2023-10-27 15:56:22
105阅读
# 格兰杰因果检验及其Python实现
## 引言
在统计学中，格兰杰因果检验（Granger causality test）是一种用来检验两个时间序列之间是否存在因果关系的方法。它是由Clive W.J. Granger于1969年提出的，因此得名。
格兰杰因果检验被广泛应用于不同领域，如经济学、金融学、医学等。它可以帮助我们了解两个变量之间的因果关系，从而更好地理解他们之间的关联和相互作
原创
2023-09-29 04:43:21
1739阅读
