matlab回归分析计算t统计量代码-GC_clean:用于计算和研究神经科学中格兰杰因果关系的脚本和函数

时间:2024-06-08 17:50:31
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文件名称:matlab回归分析计算t统计量代码-GC_clean:用于计算和研究神经科学中格兰杰因果关系的脚本和函数

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更新时间:2024-06-08 17:50:31

系统开源

matlab回归分析计算t统计量代码GC_clean GNU Octave(也与Matlab兼容)的脚本和函数的集合,用于计算和研究Granger因果关系(GC)。 我们为神经科学的研究开发了这些代码(请参阅参考资料)。 该软件包中的代码能够在一台普通PC中在一小时(如果已知相关性,则为10分钟)内计算一千个变量的条件GC。 有一些代码可以计算时域和频域GC。 还可以获取统计检验(即p值,置信区间)(仅到目前为止时域)。 请注意,这些代码主要用于研究目的。 尽管正确性是我们主要关注的问题,但不能保证所有输入情况的鲁棒性,尤其是在输入违反GC基本假设的情况下,另请参见功能概述。 功能概述 计算GC的方法有多种,有些是快速的,有些是对疾病问题更健壮的方法(但是很慢,可能会消耗很多内存)。 GC的计算通常可以分为三个步骤(时域计算): 计算输入时间序列的多元(也称为)。 使用自相关来解决问题,并获得残差。 使用上面获得的残差方差来计算GC。 或者,在频域中执行计算: 估计输入时间序列。 执行(最小相位)频谱分解以获取传递函数和残差。 使用上面获得的残差方差来计算GC。 时域和频域方法均可用于


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