再次感觉到自己的渺小

今天和同学一起出去喝酒,交流了下编程方面的问题,受到巨大打击,感觉到自己学识无比之浅薄,学习之路无比漫长.

   那家伙是广州的,初中就开始学习编 程,现在已经是老手,想那个时候我还在为电脑开机的问题困惑不已.虽然早有耳闻他编程很强,但一直没和他交流网站编程方面的问题,就知道这家伙相当豪爽, 喝酒从来都是一口干.上周五和他单独在外吃饭说到我近期学习php的情况,发了点牢骚,就和他谈到网站编程的问题上了.他是学asp出身的,对于网站的前 台和后台都很了解,尤其对于flash交互很有想法,说到高中就有过ajax传输数据的想法,没想到现在会这么火.那时只是一些口头上的交流,但可以听出他对编程的深刻见解和经验的丰富,好多业界发展方面的问题我都从来是看都看不明白,他说起来却深有感触.

   今天喝酒也小聊了下,回来去他宿舍玩,正好有个他负责的网站要更新,就看看他的网站,看完我感觉自己象个残废,不说前台一知半解,后台也烂到家,而且编码 和思路完全不规范,文件组织问题也很突出,还没有任何说明文档,也没有也没有数据备分和保护.这些经常在论坛上涉及到的问题,现在说起来,都好严重.

   哎,路长了,慢慢学了,不做个象样点的站,决不再提找工作的事!

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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