CausalInference.jl：使用PC算法进行因果推理，图形模型和结构学习

2．3 java程序实例   12 / 177 

格兰杰因果matlab代码探索性因果分析（ECA） 此代码集合用于对双变量时间序列数据执行探索性因果分析。 主要脚本是MATLAB脚本ECA ，其运行方式为 [TE,GC,PAI,L,LCC,g] = ECA(x,y,xtol,ytol,lags,E,tau,verb,skipGC) 其中x和y是时间序列数据的一维向量， xtol ， ytol和lags是传递给倾斜函数的参数（请参见）， E和tau是传递给PAI函数的参数（请参见），动词是可选的标志surpress命令行输出，并且skipGC是一个标志，可以选择禁止Granger因果关系计算。 TE是一个输出结构，其中包含使用Java Information Dynamics工具包（JIDT）计算得出的传输熵结果，该信息可以在doi：10.3389 / frobt.2014.00011中获得，并在doi：10.3389 / frobt.2014.00011中引入。 GC是一种输出结构，其中包含使用MATLAB的MVGC多元Granger因果关系工具箱进行Granger对数似然统计计算，可在doi：10.1016 / j.jneumet

对因果推理发展的研究广泛地集中于实现两个目标: 理解因果推理的起源，以及检验因果推理如何随着发展而变化。本书回顾了旨在实现这两个目标的证据和理论。

因果关系此软件包包含使用观察（而非实验）数据集进行因果分析的工具。 安装假设您已经安装了pip，只需运行pip install causality因果分析因果关系此软件包包含使用观察（而非实验）数据集进行因果分析的工具。 安装假设已经安装了pip，只需运行pip install causality原因分析该包最简单的接口可能是通过causality.analysis.CausalDataFrame中的CausalDataFrame对象。 这只是pandas.DataFrame对象的扩展，因此它继承了相同的方法。 CausalDataFrame当前支持两种因果分析

基于工业熵数据的传递熵检测过程变量之间的因果关系

针对传统因果关系算法难以准确分析含大量噪声的非线性数据的问题进行了研究，提出基于最大信息传递熵的因果关系建模算法。首先，利用最大信息系数对非线性数据的时序趋势间的关联度进行检测，弱化噪声对变量间相关性的影响；然后根据筛选因子剔除弱相关变量，并通过随机经验估值计算强关联变量间的传递熵，以减少传递熵的计算量；最后，传递熵确定因果关系方向，形成支持链路溯源的单向因果网络。利用经典化工过程数据集对该算法进行测试分析，实验结果表明，相比于现有的因果关系建模算法，该算法可定位异常变量，对12维以上的高维数据建模的稳定性高于85%，因果关系的准确率可达83.33%，实际建模效果优于对比算法，可用于工业控制系统异常检测定位。

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。

传统的计量经济思想是首先根据经济理论或实践经验确定变量,然后建立模型,进行回归分析,通过假设检验判断所选解释变量是否对被解释变量有显著影响.虽然我们也测定了两个变量之间的相关系数,但高度相关的两个变量,并不意味着他们之间就一定存在着因果关系

matlab代码影响对EEG单一试验和连接组进行分类 这是我于2019年8月5日至30日进行的项目的仓库。 __目标：使用机器学习工具（例如MNE库）对EEG任务相关的单项试验和功能连接进行分类。 理论：检查我的 原始数据：头皮脑电图数据-Biosemi-512 Hz-64电极-50位健康的人（.bdf） 任务：视觉空间注意任务（每个受试者每个主要状况约250次试验） 预处理数据（从EEGLAB到PYTHON） 对于ERP：在连续信号（Raw，.bdf）上闪烁并过滤假象，然后在ERPLAB / EEGLAB上进行分段（.set + .ftd） 对于wPLI：在连续信号上，应用SCD（Raw，.bdf），闪烁并过滤假象，选择14个电极，进行Beta和Gamma过滤，并进行Hilbert变换，并应用wPLI（.erp），然后进行10 ICA（connectomes）（。mat） ） 数据维度以纪元形式构建，以符合Python流程（最初为EEGLAB / MATLAB） 目标（1）随时代而定分为2个类：出席与否 言语上的问题：每个时期，作为电压信号（ERP）或特征权重（ICA），将成为两态分