causality

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依赖比方说，我们有一个写模型（域）生成两个事件： CarrierAdded（...） BusConnectionCreated（载体。 ..）载波和总线连接类是（部分）单独的聚合。 BusConnection分配给运营商并包含其CarrierId（单独的集合仅通过id引用）。在正常的命令和事件流程中，在写入模型和读取模型中，一切都很好，但是当我们想从头开始重新构建/添加新的读取模型时，问题就出

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使用CausalImpact包与Zoo对象的错误

我试图使用CausalImpact包模拟风暴对销售模式的影响。当我创建一个动物园对象并将其传递给模型时，我收到一个错误。我已经阅读了文档，无法弄清楚我在做什么与文档中的示例不同。我用下面的data.frame工作： > head(my.data) date sales units 1 2014-10-17 71319.85 21436.64 2 2014-10-18 88598.

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R明智格兰杰的因果测试

我有2个不同参数的矩阵：M1和M3具有相同的尺寸。我喜欢做一个逐列grangertest在R. M1<- matrix(c(2,3, 1, 4, 3, 3, 1,1, 5, 7), nrow=5, ncol=2) M3<- matrix(c(1, 3, 1,5, 7,3, 1, 3, 3, 4), nrow=5, ncol=2) 我就想做一个格兰杰因果关系检验，以确定是否M2格兰杰导致M1。

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为什么在Java内存模型中允许这种行为？

JMM中的因果关系似乎是最令人困惑的部分。我有几个关于JMM因果关系的问题，并允许并发程序中的行为。据我所知，目前的JMM总是禁止因果关系循环。（对吗？）现在，按照该JSR-133文档，24页，图16中，我们有一个例子：最初x = y = 0 主题1： r3 = x; if (r3 == 0) x = 42; r1 = x; y = r1; 线程2： r2 = y;

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多元格兰杰因果关系

我在做多变量格兰杰因果关系测试时遇到了问题。我想检查第三个变量是否影响因果检验的结果。下面是基于早期的问题的单个变量和自变量一个样本I问并通过@Alex回答 Granger's causality test by column library(lmtest) M1<- matrix(c(2,3, 1, 4, 3, 3, 1,1, 5, 7), nrow=5, ncol=2) M2<- mat

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如何在R中运行错误修正模型？

使用的功能，包和数据：我用2的时间序列中，具有51观察 gdp<-c(6592.694,7311.75,7756.11,8374.175,9169.984,9994.071,10887.682,11579.432,12440.625,13582.799,15261.26,17728.673,21899.262,29300.921,34933.51,39768.017,42647.701,5114

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在R中使用VECM的格兰杰因果关系测试

我想用R中的向量误差校正模型（VECM）计算格兰杰因果关系测试。我使用tsDyn包计算了R中的VECM。由于我有我（1）和协整变量，假设VECM实施格兰杰因果关系检验。但是我没有在R中找到任何功能，可以执行VECM的Granger Granger因果关系测试。我想问你，是否有人知道这样的功能。这里是我的例子： dols.est <- dynlm(ts_ln.API.real.1~ts_MR.var

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在附加信号的分析中我应该寻找什么？

我期待分析和比较以下`信号：（：这里更好的效果图：编辑oscillations good这里：oscillations bad）你看到的是地块神经元激活从一种人造神经网络对时间绘制。图中的每条线都是随时间推移的神经元激活，其值可能在-1和1之间。在第一个图中，活动是稳定且一致的，而第二个图表示更多混沌活动（因为想要更好） - 某种破坏性干扰似乎经常发生...... 无论如何，我想做一些'聪明'

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向量与Python的自回归Statsmodels

我想在python中实现多维格兰杰因果关系。对于这个问题，我使用Statsmodels的Vector Autoregression，但是当我试图从系统中获取系数时，它会返回一个空矩阵。有人能告诉我什么是错的吗？ import numpy as np from statsmodels.tsa.vector_ar import var_model def multi_dim_granger(X_t

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离群值检测的一个CRF类源代码 - C++

任何人都可以为我提供一个类库条件随机字段的C++库吗？可用于异常检测。您referece