格兰杰因果matlab代码高效FFBS 高效的前向滤波和向后平滑 说明：该存储库包含常规且有效的前向滤波和向后平滑的实现。 版权所有（c）2020 Behrad Soleimani保留所有权利 接触： 引用：如果您发现这些代码对您的研究有帮助，请引用以下论文 B. Soleimani，P。Das，J。Kulasingham，JZ Simon和B. Babadi，“间接低维测量的格兰杰因果推论及其在MEG功能连通性分析中的应用”，2020年第54届信息科学与系统年会（CISS） ，普林斯顿，新泽西州，美国，2020年，第1-5页，。 日期：2020年3月5日 要求：在Matlab R2019a版本中实现，但应在大多数版本上运行。 内容： main.m：主脚本。 EFBS.m：高效的前向滤波和后向平滑功能。 Filtering.m：常规的前向过滤和后向平滑功能。 EfficientFFBS.pdf：算法的推导和详细信息。 说明：简单易用。 将所有代码下载到目录中并运行main.m，这将生成一个如下所述的示例。 要单独使用功能，请查看功能说明。 .pdf文件中也对派生方式和详细信息进行了说明

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。

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。

格兰杰因果关系（Granger causality）是以统计假设检验为基础的，这一观点认为因变量能够帮助目标变量进行预测。更具体地说，如果根据变量x和变量y的过去值的y的自回归模型比仅基于y的过去值的y的自回归模型有更准确的预测结果，那么变量x与变量y满足格兰杰因果关系。该过程中同样采用了BIC方式来迭代获取用于构建最优模型所需要的时间序列过去时刻的长度（lag）

格兰杰因果关系 这个库是 CWJ Grangers 流行的因果关系指标指标的 Java 实现，也称为 。 实现遵循他 1969 年的论文 [1]。 格兰杰因果关系的简单描述如下：“变量x的历史信息有助于预测变量y吗？” 还有其他 Granger-Causality 的开源 Java 实现，例如 Sergey Edunov 的 GNU 实现 。 然而，这些实现专注于双变量空间，将用户限制为 2 个变量（x 和 y）。 在大多数情况下，正在分析的宇宙由更多变量（多元）组成。 因此，在这种情况下更合适的问题是：“变量x的历史信息是否有助于预测给定宇宙u中的变量y ？” 这需要将二元格兰杰因果关系扩展到多元空间，这是在此库的二元实现之上提供的。 [1] 格兰杰，CWJ (1969)。 “通过计量经济学模型和交叉谱方法调查因果关系” 。 计量经济学 37 (3): 424–438。

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

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