北京信息学培训第三天

简单行程

  说实话,似乎变化不太大,除了中午换了一家饭店,下午拿了一瓶饮料。但我依然想总结这两天几件事情。

  1. 坐在电脑前七个半小时,动都没动,没上厕所,没吃饭。
  2. 提交一段程序,20多次,没有一次完全正确。
  3. 另一段程序,提交了八次,才ac,其中由于提交过于频繁,甚至要接受人机测试
      好了,就讲这么多。Wait!忘了一件事,就是晚上我们宾馆房间里的wifi受到了攻击,没办法,只能连其他房间的wifi,发这篇文章了。

学到了什么

  今天讲了一天的dp,很无聊。不过也学到些东西,放在下面:

  1. cstring中包含memset()函数
  2. 环状dp有两种方法处理:一,循环选择断点,转化为线性dp。二,将环写成线状,并在后面复制一遍,按线性dp处理。
  3. 前缀和运用
  4. 0x3f可以用来作为较大值初始化数组,0xc0可以作为较小值。
  5. 一般情况下,10^7不会超时,10^9会。
      就这些了。
内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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