格兰杰因果matlab代码-ECA:探索性因果分析

格兰杰因果matlab代码-ECA:探索性因果分析

【下载地址】格兰杰因果matlab代码-ECA探索性因果分析 这套MATLAB脚本专为双变量时间序列数据的探索性因果分析（ECA）而设计，帮助研究者有效分析变量间的因果关系。核心脚本ECA通过复杂算法确定变量间的因果联系，支持自定义参数配置，如倾斜函数和PAI函数的关键参数，并提供输出抑制功能，用户可选择是否进行Granger因果关系计算。输出结果包括传输熵和Granger对数似然统计，为时间序列数据的深入研究提供重要工具。适用于需要精细分析因果关系的学术研究，助力数据驱动的科学探索。 项目地址: https://gitcode.com/Premium-Resources/60fdf

此代码集合是一套MATLAB脚本，专为双变量时间序列数据执行探索性因果分析（ECA）而设计。通过使用此代码，研究者可以有效地分析变量间的因果关系，为时间序列数据的进一步研究和理解提供重要工具。

主要功能

• ECA探索性因果分析：核心脚本是ECA，该脚本通过一系列复杂的算法对时间序列数据进行分析，以确定变量之间的因果联系。
• 参数配置：ECA接受多个参数，包括传递给倾斜函数的xtol，ytol和lags，以及传递给PAI函数的E和tau，允许用户自定义分析过程。
• 输出抑制：提供可选标志verb，用于控制是否在命令行中显示输出信息。
• Granger因果关系计算：通过标志skipGC，用户可以选择是否进行Granger因果关系的计算。

使用说明

在使用ECA脚本时，您需要按照以下格式提供参数：

[TE, GC] = ECA(xy, xtol, ytol, lags, E, tau, verb, skipGC)

其中：

• x 和 y 是待分析的时间序列数据的一维向量。
• xtol，ytol 和 lags 是倾斜函数的关键参数。
• E 和 tau 是PAI函数的重要参数。
• verb 是一个可选参数，用于控制脚本是否在运行过程中输出信息。
• skipGC 是一个标志参数，用于控制是否跳过Granger因果关系的计算。

输出结果

ECA脚本的输出包含两个结构体：

• TE：包含使用JavaInformationDynamics工具包（JIDT）计算得出的传输熵结果。
• GC：包含使用MATLAB的MVGC多元Granger因果关系工具箱进行的Granger对数似然统计计算结果。

参考文献

• 相关算法和理论依据可在文献中找到，例如：[文献1](DOI: 10.3389/frobt.2014.00011)，[文献2](DOI: 10.1016/j.jneumet)。

请根据实际研究需要，正确使用并解读这些代码和结果，以促进学术研究的深入发展。

【下载地址】格兰杰因果matlab代码-ECA探索性因果分析 这套MATLAB脚本专为双变量时间序列数据的探索性因果分析（ECA）而设计，帮助研究者有效分析变量间的因果关系。核心脚本ECA通过复杂算法确定变量间的因果联系，支持自定义参数配置，如倾斜函数和PAI函数的关键参数，并提供输出抑制功能，用户可选择是否进行Granger因果关系计算。输出结果包括传输熵和Granger对数似然统计，为时间序列数据的深入研究提供重要工具。适用于需要精细分析因果关系的学术研究，助力数据驱动的科学探索。 项目地址: https://gitcode.com/Premium-Resources/60fdf