GETNPVI 计算归一化成对变异指数 (NPVI) 和变异系数 (CV)，如 Grabe & Low (2002) 所述。 [NPVI CV] = GETNPVI(IN) 返回归一化成对变异输入语句 IN 的索引 NPVI（M*N 或 M*N*P）和变异系数 CV（M*N 或 M*N*P）。 IN是大小的音节持续时间矩阵M*N 或 M*N*P。 示例：如果 IN = [1 2 3; 3 3 6; 4 6 8; 4 7 7]； 那么 [npvi cv] = getNPVI(IN) 是 npvi = [53.3333; 33.3333； 34.2857； 27.2727]。 cv 是 [0.5000; 0.4330； 0.3333； 0.2887] 示例：如果 IN(:,:,1) = [1 2 3; 3 3 6] 和 IN(:,:,2) = [4 6 8; 4 7 7] 然后 [np

该代码使用 R/S 分析来导出用于 VaR 调整的 Hurst 指数。

因果关系审查 代码（python），图形和数据，用于评估双变量时间序列数据的因果关系指标的性能。 这篇评论是在Lungarella等人以前的工作之后进行的。 （2007）。 该评价中包括的方法是： 扩大的格兰杰因果关系（Chen et al。2004） 非线性格兰杰因果关系（Ancona et al。2004） 可预测性的提高（Feldmann和Bhattacharya 2004） 转移熵（直方图划分和Kraskov-Stögbauer-Grassberger估计）（Schreiber 2000，Kraskov et al。2004） 有效传递熵（直方图划分）（Marschinski和Kantz，2002年） 粗粒度的信息传递率（Palus等，2001） 相似指数（Arnhold等1999，Bhattacharya等2003） 收敛交叉映射（Sugihara et al.

2012-2021年泰尔指数数据集资料

matlab做莫兰指数的代码SSLB-示例 此存储库包含用于重现论文“Spike-and-Slab Lasso Biclustering”（Moran、Rockova 和 George，2020 年）中的结果的 R 代码。 SSLB R 包在 Github 存储库中可用： https://github.com/gemoran/SSLB : https://github.com/gemoran/SSLB 请按照以下说明运行代码。 通过在 R GUI 中运行以下代码，使用软件包devtools安装SSLB R 软件包： install.packages("devtools") library(devtools) install_github("gemoran/SSLB") 安装以下用于模拟和数据分析的 R 包： install.packages(c("mvtnorm", "isa2", "biclust", "pals", "reshape2", "tidyverse", "gridExtra", "clue")) if (!requireNamespace("BiocManager",

目前的代码是一个 Matlab 函数，它提供了给定平均 mu 和标准偏差 sigma 的拉普拉斯（双指数）分布的理论累积分布函数的计算，在 x 点评估。 建议的函数类似于内置的 Matlab 函数“cdf”。 为了说明函数的用法，给出了一个例子。 为方便起见，输入和输出参数在函数的开头给出。 该代码基于以下描述的理论： [1] N. Johnson、S. Kotz、N. Balakrishnan。 连续单变量分布卷。 2. 纽约，约翰威利父子公司，1995 年。

流行性感冒是一种传染性疾病，传播Swift而广泛。 流感的爆发给社会带来了巨大的损失。 本文设置了流感关键词的四个主要类别，即“预防阶段”，“症状阶段”，“治疗阶段”和“常用短语”。 使用Python网络爬虫从国家流感中心的流感监测每周报告和百度索引中获取相关的流感数据。 通过机器学习建立支持向量回归（SVR），最小绝对收缩和选择算子（LASSO），卷积神经网络（CNN）预测模型，并考虑了流感的季节性特征，还建立了时间序列模型（ARMA） ）。 结果表明，基于网络搜索数据预测流感是可行的。 机器学习在基于Web搜索数据的流感预测中显示出一定的预测效果。 今后它将在流感预测中具有一定的参考价值。 ARMA（3,0）模型可预测更好的结果并具有更大的概括性。 最后，给出了本文的研究不足和今后的研究方向。

经济自由度指数，是由《华尔街日报》和美国传统基金会发布的年度报告，涵盖全球186个国家和地区，是全球权威的经济自由度评价指标之一，在一个指标上分数越高，政府对经济的干涉水平越高，因此经济自由度越低。各个指标累加后的平均值可以计算出总体系数。美国传统基金会的观点是，具有较多经济自由度的国家或地区与那些较少经济度的国家或地区相比，会拥有较高的长期经济增长速度和更繁荣。

通过建立VEC模型，利用Johansen协整检验和冲激响应函数，探索了消费者价格指数（CPI）和生产者价格指数（PPI）之间的关系。 结果表明，CPI与PPI之间存在长期均衡协整关系。 CPI对PPI有一定影响。 PPI对CPI也有一定影响。 PPI的长期和短期影响都很大。 当前的CPI将受到先前CPI以及先前PPI的积极影响的不利影响。 当前的PPI将受到CPI上一阶段和PPI上一阶段的积极影响。

月尺度 可计算1个月、3个月等多尺度