收敛交叉映射算法

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收敛交叉映射（CCM）是一种统计测试，用于确定两个时间序列变量之间的因果关系，解决了相关性不等同于因果性的问题。与更适合纯随机系统的Granger因果性不同，CCM基于动力系统理论，适用于存在协同效应的系统。该测试由George Sugihara的实验室于2012年在加利福尼亚州拉荷亚的斯克里普斯海洋学研究所发展起来。
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Sugi_CCM_因果_
10-02
CCM算法 function ，收敛交叉映射法，识别因果关系，即X是否是Y的原因
matlab开发-convergentcrossmapping
08-25
matlab开发-convergentcrossmapping。CCM、L和M因果关系
【因果分析：收敛交叉映射convergent cross mapping，CCM）】
Toxlin的博客
12-05 2112
GC适用于一个纯随机的世界，但现实情况是，这个世界并不是纯随机的，而是一个具有一定确定性的动态系统。这样一个动态系统可以用一个流形（manifold）表示。可以把一个流形理解为一个高维空间中点随时间推进而形成的运动轨迹。如果时间序列X和Y同属于一个动态系统，也就是说，如果X和Y共享一个流形，那么X和Y就可以被认为存在因果关系。X和Y共享一个流形，意味着给定X和Y共享的流形，那么根据X的状态就可以推出Y的状态，反过来根据Y的状态也可以推出X的状态。
Python 深度学习（一）
龙哥盟
04-30 996
机器学习（CS229）是斯坦福最受欢迎的课程”——这是由劳拉·汉密尔顿在《福布斯》上的一篇文章的开头，然后她继续说“为什么？因为越来越多地，机器学习正在改变世界”。确实，机器学习技术正在被应用于各种领域，并且数据科学家在许多不同的行业中备受追捧。有了机器学习，我们可以确定从数据中并不容易发现的知识，以便能够做出决策。机器学习技术的应用可能差异巨大，并且适用于医学、金融和广告等多种学科领域。
收敛交叉映射 (Convergent Cross Mapping, CCM) ---- 附代码实现
最新发布
404 Not Found
09-04 1633
收敛交叉映射(CCM)是一种基于动态系统理论的因果推断方法，通过时间延迟嵌入重构吸引子流形，利用交叉映射预测能力检测变量间的因果关系。其核心思想是：若X导致Y，则Y的流形应能准确预测X的状态。算法步骤包括重构吸引子流形、寻找最近邻、交叉映射预测和评估收敛性，通过预测准确性随数据量增加而收敛的特性区分真实因果与伪相关。该方法特别适用于非线性动态系统，弥补了传统相关分析无法区分因果关系的不足。
收敛交叉映射CCM算法原理及其代码实现
WW、forever的博客
01-31 4173
简介收敛交叉映射CCM算法原理
DKM_1.3收敛交叉映射
weixin_52338842的博客
07-16 1002
绿色曲线表示，用时间序列A的影子流形预测时间序列B，随着库长的增加，相关系数仍然很低，这说明A对B的驱动比B对A的驱动更强，也就是说，A是B的原因。如，我们有一个模型来预测时间序列Y，如果在模型中移除时间序列X，则模型对Y的预测能力大大降低，此时可以说X是Y的一个原因。此前嵌套泰尔指数分解是单独的脚本，这次一并合并到DKM_1.3中。计算估计值和实际值的相关系数，即CCM相关系数，在不同的时间序列长度中重复计算CCM相关系数，绘制CCM相关系数随长度L的变化情形，判断相关系数的收敛性。分别估计Y和X的值。.
matlab代码影响-xmap:收敛交叉映射
05-22
matlab代码影响MATLAB中的收敛交叉映射算法 该存储库包含本文中使用的收敛交叉映射（CCM）算法的实现： Mønster，D.，Fusaroli，R.，Tylén，K.，Roepstorff，A.，＆Sherson，JF（2017）。 来自嘈杂的时间序列数据的因果推论-在存在噪声和外部影响的情况下测试收敛交叉映射算法。 下一代计算机系统，73，52-62。 DOI： 如何使用 为了对来自两个时间序列X和Y数据使用CCM函数xmap() ，必须使用时间延迟坐标方法将它们嵌入相空间中。 这可以使用psembed()函数来完成。 在文件example.m可以看到如何使用这些功能的示例，该文件应生成一个大致类似于下图的图。 这是CCM在具有单向耦合的耦合逻辑地图上的结果。 所观察到的X和X的横映射估计（蓝色）之间的相关系数被观察到收敛到高值作为文库大小L增大，指示X的Y上因果影响。 观察到Y和Y的横映射估计之间的对应相关系数一直较低，并且不显示任何收敛。 文献资料 相空间嵌入 psembed函数使用时间延迟tau返回m个维度的时间序列X的相空间嵌入MX 。 时间延迟以无量纲单位（即矢量
收敛交叉映射（convergent cross mapping，CCM）滥觞、2012年Science论文方法部分：Detecting Causality in Complex Ecosystems
千行百行的博客
11-22 1591
文章目录Dynamic causation and CCM第1段第2段第3段第4段第5段第6段 Dynamic causation and CCM 第1段 GC applies if the world is purely stochastic. However, to the extent that it is deterministic and dynamics are not entirely random, there will be an underlying manifold governing
收敛交叉映射（convergent cross mapping，CCM）滥觞、2012年Science论文单向因果：Detecting Causality in Complex Ecosystems
千行百行的博客
12-06 590
Framework for identifying causation, case (ii) Unidirectional causality. Here, species X influences the dynamics of Y, but Y has no effect on X (Fig. 3C and fig. S1B). This describes an amensal or commensal relationship, or where X represents external envi
收敛交叉映射算法原理与Python实现详解
在本项目“收敛交叉映射算法详解[项目源码]”中，作者深入剖析了CCM的核心原理及其具体实现过程。首先，从基本概念出发，解释了为何在高度耦合的非线性系统中，传统相关性分析容易产生伪相关现象——即两个变量表现...
收敛交叉映射（convergent cross mapping，CCM）滥觞、2012年Science论文引言部分：Detecting Causality in Complex Ecosystems
千行百行的博客
11-19 1489
文章目录第1段第2段第3段第4段第5段第6段第7段第8段第9段第10段 第1段 Identifying causality (1) in complex systems can be difficult. Contradictions arise in many scientific contexts where variables are positively coupled at some times but at other times appear unrelated or even negativ
收敛交叉映射（convergent cross mapping，CCM）滥觞、2012年Science论文双向因果：Detecting Causality in Complex Ecosystems
千行百行的博客
11-23 1381
Framework for identifying causation, case (i): Bidirectional causality via functional coupling. 识别因果关系的框架，案例（i）：通过功能耦合的双向因果关系 Bidirectional causality is analogous to the concept of “feedback” between two time series described by Granger (18) and is the pri
State Space Reconstruction- Convergent Cross Mapping字幕+翻译
吃了亏还皮
04-16 950
State Space Reconstruction- Convergent Cross Mapping 字幕
收敛交叉映射CCM学习记录（1）
weixin_44557574的博客
11-30 2439
今天发现了一个问题，在rEDM的帮助文档里，它说CCM（）函数会产生一个数据框，第一列是库的长度，第二三列是相关系数，“第二列是从Y中预测的X，第三列是从X中预测的Y”。这就意味着在第二列中：第二列是X的预测值与X的观测值之间的相关系数，也就是说假设X是原因，Y是结果，因为只有这样的因果方向，才会从Y中预测X。 However，在它的鱼类和温度的示例里，和上述文字描述截然相反 data(sardine_anchovy_sst) df <- CCM( dataFrame=sardine_anc
收敛交叉映射（convergent cross mapping，CCM）方法适用于线性系统吗？
千行百行的博客
11-25 2224
文章目录说法1说法2疑惑 说法1 “其次，检验各变量的非线性特征。CCM适用于考察非线性时间序列之间的因果关系。尽管交通拥堵与雾霾污染的非线性特征已经得到了大量文献支持和经验支撑，但在CCM框架下对每一变量进行非线性检验仍是极为必要的。” 【2019-CSSCI-交通拥堵与雾霾污染的因果关系——基于收敛交叉映射技术的经验研究】 上文为什么还要检验变量是不是非线性的呢？难道如果是线性的，CCM不适用了吗？？？ 说法2 “CCM因果分析则都适用于线性系统和耦合的非线性系统” 【2020-硕士论文-华东师范
Imperfection of the convergent cross-mapping method
Wendy_WHY_123的博客
03-14 472
2012 年，用于从时间序列中发现系统变量之间因果关系的收敛交叉映射法出版。这种方法被广泛应用于各种性质的系统研究–从评估宇宙辐射对气候的影响，到研究大脑活动。使用这种方法的意义和前景促使我们掌握这种方法，并将其用于确定 "生物圈-气候 "系统变量之间的因果关系。得到的结果似乎很可疑，迫使我们仔细检查 CCM 结论与各种模型系统之间的适当性。本文举例说明了该方法对因果关系的存在做出错误估计的模型情况，并对出现错误估计的原因做出了可能的解释。
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