自己博客的积分和访问记录

mark一下(2013-05-29 11:46

博客:积分:70     排名:第112730名 访问:627次

  • 下载:积分:101  排名:第279224名 上传资源:4

mark一下(2013-07-19 16:12)
论坛:可用分:328 专家分:共0分 查看详细
博客:积分:197     排名:第58563名 访问:2670次
下载:积分:146    排名:第152679名 上传资源:8个

mark一下(2013-08-30 15:18)
论坛:可用分:328 专家分:共0分 查看详细
博客:积分:253 排名:第48119名 访问:4195次
下载:积分:143 排名:第158945名 上传资源:10个

mark一下 (2013-11-12 19:40)
论坛:可用分:328 专家分:共0分 查看详细
博客:积分:335 排名:第39801名 访问:8987次
下载:积分:189 排名:第110740名 上传资源:11个

mark一下 (2014-2-19 17:34)
论坛:可用分:338 专家分:共0分 查看详细
博客:积分:526 排名:第27767名 访问:21923次
下载:积分:309 排名:第54475名 上传资源:13个

mark一下(2014-3-18 15:01)
论坛:可用分:338 专家分:共0分 查看详细
博客:积分:669 排名:第22515名 访问:26831次
下载:积分:329 排名:第50074名 上传资源:13个
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PythonR代码示例,帮助读者理解应用这些方法。 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编程代码,建议读者具备一定的统计学编程基础,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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值