这个工具箱由萨克勒意识科学中心开发， 英国萨塞克斯大学提供 MATLAB 例程以实现高效准确多元格兰杰因果关系的估计和统计推断时间序列数据，如下所述： Lionel Barnett 和 Anil K. Seth，“MVGC 多元格兰杰因果关系工具箱： 格兰杰因果推理的新方法”，J. Neurosci. 方法 223 (2014)，第 50-68 页。 对于一般支持问题、评论、问题、错误报告和建议的增强功能， 请发送电子邮件至 mvgctoolbox@sussex.ac.uk。 我们特别想知道您是否有发现该工具箱在您的研究中很有用。

当提供均值和协方差时，此函数绘制二维多变量高斯图。 它不使用 for 循环。 例如：绘图平均值= [10; 11]，cov = [6 0; 0 6] 2D多元高斯函数>> mvg([10;11],[6 0;0 6])

现有的多元时间序列相似性度量方法 难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后,选取各分段上序列点的均值作为特征;最后,以特征序列作为输入,利用动态时间弯曲算法实现相似性度量.实验结果表明,所提出方法参数配置简单,能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度.

拟合优度和F－检验的关系（续） 区别： （1）F－检验中使用的统计量有精确的分布，而拟合优度检验没有； （2）对是否通过检验，判定系数（校正判定系数）只能给出一个模糊的推测；而F检验可以在给定显著水平下，给出统计上的严格结论；

习题答案，书本为 《多元统计分析（第5版）》 作者：何晓群 书号：268583 定价：￥39 元 字数：393 千字 印次：5-5

matlab中的MVAR模型代码S-MVAR Matlab 工具箱允许分析计算 VAR 模型的参数，探索稀疏回归和状态空间 (SS) 模型的组合方法。 具体而言，研究的方法是：普通最小二乘分析、LASSO 回归、弹性网络回归、融合 LASSO 回归和稀疏组 LASSO 回归。 然后为多变量随机过程计算条件格兰杰因果关系 (cGC)，详细说明 [1]-[2]-[3]-[4]-[5] 中提供的结果。 [1]- Antonacci, Y.; 米纳蒂，L.； Faes L.; 珀尼斯 R.; 诺洛 G,; J.Toppi，A.Pietrabissa； 阿斯托尔菲L.; 通过人工神经网络估计 Granger 因果关系：在生理系统和混沌电子振荡器中的应用，PeerJ 计算机科学 2020，子。 [2]-Faes, L.; 马里纳佐，D.； Stramaglia, S. 多尺度信息分解：多元高斯过程的精确计算。 熵 2017, 19, 408。 [3]-巴内特，L.； Seth，状态空间模型的 AK Granger 因果关系。 物理。 修订版 E 2015, 91, 040101。 [4]-Anto

MARS是一种全新的高度自动化的回归分析工具 MARS由斯坦福大学统计系Jerome H. Friedman开发 1991年在Annals of Statistics发表了长达65页的数学论文 某些灵感来源于CART® 生成光滑的曲线和曲面，而不是CART的阶梯函数 合适的目标变量是连续型的 在二元自变量上表现一样出色

《应用多元分析》（第三版，王学民编著）数据

2022元宇宙研究报告：多元视角

在文献中，有几种可用的多元正态性检验（约 50）。 其中包括基于观测值平方 Mahalanobis 距离的卡方分位数-分位数图的图形方法。 除了图形 qq 接近之外，在这个文件中，我们提出了一个替代的统计测试。 它只需要多元样本数据矩阵。