暂存AS代码

小角色让看看这些AS代码,暂存:

//场景宽度
var stag_x = Stage.width;
//场景高度
var Stag_y = Stage.height;
//自定义函数
function Dat(move, bot_D, bot_K, sped_x) {
 //拖动。说明:其中的四个判断用于限制图片不得超出边框范围。
 move.onPress = function() {
  this.onEnterFrame = function() {
   //向右拖的判断
   if (this._x>=0) {
    this._x = 0;
   } else if (this._x<=(Stag_y-this._width)) {
    //向左拖的判断 
    this._x = stag_x-this._width;
   }
   if (this._y>=0) {
    //向下拖的判断 
    this._y = 0;
   } else if (this._y<=Stag_y-this._height) {
    //向上拖的判断 
    this._y = Stag_y-this._height;
   }
  };
  this.startDrag();
 };
 //停止拖动 
 move.onRelease = function() {
  this.stopDrag();
 };
 //同上 
 move.onReleaseOutside = function() {
  this.stopDrag();
 };
 //扩大按钮的代码。其中的判断用于在缩小按钮不可用时恢复其可用。
 bot_D.onPress = function() {
  if (suoxiao.enabled == false) {
   suoxiao.enabled = true;
  }
  move.onEnterFrame = function() {
   this._yscale = this._xscale += sped_x;
  };
 };
 bot_D.onRelease = function() {
  delete move.onEnterFrame;
 };
 //缩小按钮的代码,其中加的限制条件是为了在缩小时防止背景漏出。
 //当达到最小的范围时,缩小按钮不可用。
 bot_K.onPress = function() {
  move.onEnterFrame = function() {
   if (this._width<=(Stage.width+Math.abs(this._x)) || this._height<=(Stage.height+Math.abs(this._y))) {
    bot_K.enabled = false;
   } else {
    this._yscale = this._xscale -= sped_x;
   }
  };
 };
 bot_K.onRelease = function() {
  delete pic.onEnterFrame;
 };
}
Dat(pic, kuoda, suoxiao, 1, 1);

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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