正则表达式使用学习

        . 任意字符;使用match_no_dot_null标志时不匹配NULL字符; 使用match_not_dot_newline时不匹配换行字符

        ^ 匹配行的开始
        $ 匹配行的结束
        * 重复零次或则更多,例如a*b可匹配b,ab,aab,aaaaaaab
        + 重复一次以上,例如a+b可匹配ab,aab,aaaaaaaab。但不能匹配b了
        ? 零次或则一次,例如ca?b匹配cb,cab但不匹被caab    
        a{n} 匹配字符'a'重复n次
        a{n,},字符a重复n次以上(含n次)
        a{n,m} a重复n到m次(含)

        *?   匹配前一个原子零次以上
        +?   匹配前一个原子一次以上
        ??   匹配前一个原子零次以上
        {n,}?  匹配前一个原子n次以上(含)
        {n,m?  匹配前一个原子n到m次(含)

        | 或操作,例如ab(d|ef)匹配abd或则abef
        [] 字符集操作,例如[abc]将匹配任何单个字符'a','b','c'
        [a-d],表示a、b、c、d
        ^否操作,例如[^a-c]表示a至c之外的所有字符

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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