网络舆情作为社会舆情在互联网空间的映射，反过来影响着社会实体事件的发展进程。提升网络舆情处置能力，已成为管理部门的一项重要任务。分析了网络舆情的传播规律及其特点，利用系统动力学分析了网络舆论生态传播系统的驱动因素，通过因果回路图对因素之间的关系进行定性分析，并建立网络舆情驱动力模型。最后，对该模型进行仿真分析，以期提出积极管理网络舆情传播的建议。

格兰杰因果matlab代码样条-怪人因果关系 通过时间平滑来减少Granger因果分析中参数估计的过程。 如A过程中所述，使用条件Granger因果关系的修改版本来推断网络的代码，以通过时间平滑来提高Granger因果分析的能力。 必须按照以下方式执行： 巴尼特（Barnett，L.），塞斯（AK），2014年。 J.神经科学。 方法223，50-68。 doi：10.1016 / j.jneumeth.2013.10.018。 。 提供了三个示例仿真： 示例1）main_sim_1N_high_freq.m示例2）main_sim_1N_low_freq.m示例3）main_sim_9N.m 示例1和2分别拟合了一个由高频或低频控制的信号的模型。 示例3使网络适合于包含9个信号的多元系统。 要执行示例，请在MATLAB命令行中调用simualtion： >> main_sim_1N_high_freq

使用静息态fMRI脑数据,构建了基于格兰杰因果分析的有向功能脑网络,对正常对照组和轻度认知障碍的早期和晚期进行识别。在特征选择部分,有向脑网络的局部属性和全局属性被施以双样本t检验,三组间具有显著差异的属性被选作分类特征;接着,支持向量机算法被应用于后续的分类。最后,运用单因素方差分析探测三组间两两均具有显著差异的脑区信息。实验结果表明,本研究取得了较好的分类效果,颞中回、楔前叶、海马旁回等许多脑区在3个考察组中均体现出了显著性差异,这与已有研究的结果基本一致。

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

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

格兰杰因果分析的toolbox，研究者需要细细品读的文章。

Coz：查找与因果分析有关的代码 Coz是一种新型的探查器，可释放传统探查器错过的优化机会。 Coz使用一种称为因果分析的新颖技术来衡量优化潜力。 此度量符合开发人员对探查器的假设：优化高级代码将对性能产生最大影响。 因果分析可测量串行，并行和异步程序的优化潜力，而无需对库调用和并发原语进行特殊处理。 相反，因果分析器使用性能实验来预测优化的效果。 这使探查器可以确定因果关系：“优化函数X将产生效果Y”，正是开发人员一直认为测量一直以来的结果。 有关Coz的完整详细信息，请参见我们的论文《 ，SOSP 2015，2015年10月（获得最佳论文奖）。 安装 在Debian，Ubuntu，Fedora上，您可以通过apt安装Coz： % sudo apt install coz-profiler OpenSUSE软件包由用户准备，可以在。 Coz应该可以在具有Python 3.x解释

Eviews做单位根检验和格兰杰因果分析

使用VAR模型和复杂网络测度对多变量时间序列进行因果分析