在这篇文章中，我讨论了因果关系的潜在结果和图形方法，以及它们与经济学实证工作的相关性。 我回顾了一些关于有向无环图的工作，包括最近的“The Book of Why”（[Pearl 和 Mackenzie，2018 年]）。 我还讨论了由鲁宾和合著者开发的潜在结果框架，建立在 Neyman 的工作基础上。 然后，我讨论了这些方法在经济学实证工作中的相对优点，重点是每个问题都能很好地回答，以及为什么经济学中的大部分工作在精神上更接近潜在的结果框架。

现有的因果关系发现算法主要基于单个观察变量本身之间的因果关系，无法适用于多组观察变量，为此提出了一种多组典型相关变量的因果关系发现算法。首先，引入多组典型相关变量建立多组典型相关变量的线性非高斯无环模型并提出对应的目标函数；然后，采用梯度上升的方法求解目标函数，构建多组典型相关变量的因果关系网络。模拟实验验证了该算法的有效性，并在移动基站数据上发现了一批有价值的多组无线网络性能指标间的因果关系。

格兰杰因果matlab代码时间序列中的Granger因果推理，用于识别睡眠中的分子指纹 该存储库包含在SLIMMBA项目中实现的代码（通过呼吸分析监测睡眠和光诱导代谢）。 我们使用格兰杰因果关系的概念研究了代谢与睡眠之间的依赖性，并设计了一种基于神经网络和自举法推断非线性格兰杰因果关系的技术。 通常，我们考虑的问题可以如下形式化。 我们假设我们获得了从不同实验单位（在这种情况下为单个个体，即受试者）检索到的多元时间序列的N个副本。 这些多元时间序列包括： 分类值目标变量Y ，代表T个时间段内的睡眠阶段。 M个连续值的离子强度时间序列X j ，其中j = 1，...，M 。 然后的目的是鉴定与睡眠阶段相关的代谢产物，即驱动睡眠阶段的代谢产物和由该阶段驱动的代谢产物。 贡献者 RičardsMarcinkevičs（） ĐorđeMiladinović（） 背景 人类睡眠与新陈代谢之间的关系尚未得到系统的研究和充分理解。 我们在格兰杰因果关系的框架下研究了睡眠阶段与呼气质谱之间的关系。 我们使用可扩展的神经网络方法来推断连续值和分类值变量之间的非线性Granger因果关系。 我们在具有不同

EconML：用于基于ML的异构处理效果估计的Python包 EconML是一个Python软件包，用于通过机器学习从观察数据中估计异构处理效果。 此软件包是作为Microsoft Research的一部分设计和构建的，目的是将最新的机器学习技术与计量经济学相结合，以使自动化解决复杂的因果推理问题。 EconML的承诺： 在计量经济学和机器学习的交集中实现文献中的最新技术 保持建模效果异质性的灵活性（通过诸如随机森林，增强，套索和神经网络之类的技术），同时保留对所学模型的因果解释，并经常提供有效的置信区间 使用统一的API 建立在用于机器学习和数据分析的标准Python软件包的基础上 机器学习的最大希望之一就是在众多领域中自动化决策。 许多数据驱动的个性化决策方案的核心是对异构处理效果的估计：对于具有特定特征集的样本，干预对感兴趣结果的因果关系是什么？ 简而言之，该工具包旨在测量某些治疗变量T对结果变量Y的因果效应，控制一组特征X, W以及该效应如何随X 。 所实施的方法甚至适用于观测（非实验或历史）数据集。 为了使估计结果具有因果关系，有些方法假定没有观察到的混杂因素（即， X,

医学文献中的因果关系提取 使用条件随机场进行因果关系提取和识别。 这是我们的教师的项目。 到项目演示。 介绍 因果关系是两个事件之间的关系：因果。 原因是结果的产生者，而结果是原因的结果。 例如“饥饿是年轻婴儿哭泣的最常见原因。” 原因是“饥饿”，结果是“哭泣”。 当前的工作集中在从医学领域文本中检测和提取因果关系。 从检测因果关系的角度来看，以下区别可能有用： •标记或未标记：如果有特定的语言单位表示这种关系，则标记因果关系； 否则未标记。 标有“我买了它，因为我读了很好的评论”； “当心。 不稳定”不是。 •歧义：如果商标始终表示因果关系，则它是明确的（例如，“因为”）。 如果它有

格兰杰因果检验 matlab代码 Granger Matlab code for frequency-domain Granger causality with significance testing

因果关系抽取是自然语言处理（NLP）中的一种关系抽取任务，它通过构造事件图来挖掘文本中具有因果关系的事件对，已经在金融、安全、生物等领域的应用中发挥重要作用。

很详细的关于长沙市的Granger因果检验的案例，希望对大家有用。

适用于学习，为什么，提供了因果推理方面的研究，对计算机视觉、自然语言处理等深度学习领域有很大的帮助

因果关系及其在社交媒体中的应用：一项调查