Granger因果关系

格兰杰（Granger）于1969年提出了一种基于“预测”的因果关系（格兰杰因果关系），后经西蒙斯（1972, 1980）的发展，格兰杰因果检验作为一种计量方法已经被经济学家们普遍接受并广泛使用，尽管在哲学层面上人们对格兰杰因果关系是否是一种“真正”的因果关系还存在很大的争议。

投资电子邮件随机化试验（RCT）的数据集，用于因果关系研究。

展示了典型相关分析（CCA）在MATLAB中的实现代码，特别是通过小型MATLAB工具箱ssgc来演示如何计算状态空间Granger因果关系。 典型相关分析（CCA）用于研究多个变量之间的相关性，常用于多变量统计分析中。 状态空间Granger因果关系则是通过动态系统模型分析时间序列数据之间的因果关系。本工具箱通过状态空间模型来描述和计算Granger因果关系的强度和方向。该工具箱简洁易用，能够帮助用户快速实现这些高级分析功能。 代码示例如下： % 输入数据：time_series_data % 计算典型相关分析 [CCA_r,CCA_p] = cca(time_series_data); % 计算状态空间Granger因果关系 [Granger_result] = ssgc(time_series_data);

原因分析： 假设一：Groupon用户评分是否更严格？ 假设二：商家对Groupon用户提供更差的服务？ 提出新假设：Groupon用户评论更低，因为它们反映了真实且公正的客户体验，而Yelp评论通常包含有偏见甚至虚假的评价。

针对MATLAB开发的隐有限次优因果关系滤波器进行了优化。计算了使误差系统H-无穷范数最小化的最优逆滤波器。

故障数据的因果图分析是一种系统的方法，用于揭示故障根源。树干代表主要故障，大树枝上的原因是导致故障的根本因素，而小树枝上的原因则是大树枝所列因素的详细解释。因果图的制作需要确保故障描述具体明确，并吸收多方意见进行深入分析和验证。分类时需合理归类，标记主要原因，并在现场验证后提出改进措施。

格兰杰因果关系（Granger causality）是基于统计假设检验的一种方法，用于判断一个变量是否能够预测另一个变量的变化。具体来说，如果基于变量x和变量y的过去值的y的自回归模型比仅基于y的过去值的模型更准确地预测y的当前值，那么可以说变量x对变量y存在格兰杰因果关系。在这一过程中，使用BIC（Bayesian Information Criterion）方法来动态调整时间序列的历史长度，以构建最优的预测模型。

因果匹配策略 利用因果分析匹配技术，消除因果关系不确定性，从而做出科学决策。 核心原理： 基于因果关系和相关关系匹配样本组，建立对照组，通过比较对照组和干预组之间的差异来衡量因果效应。

因果数据分析匹配技术是指通过分析数据之间的因果关系来实现精确匹配的技术。这种技术可以帮助研究人员和企业精确确定数据之间的因果联系，从而优化决策过程。

Matlab程序的这一集成提供了一个交互式框架，用于处理MEG / EEG数据，并包含广义/图形/Granger/Gow处理流。在运行GPS：Analysis之前，请确保正确安装并实例化这两个程序包。您可以通过使用git获取最新代码来获取最新的代码。只需输入： git clone git@github.com:conradarcturus/GPS.git 初始化GPS。