米国市場の高校サイトでは、今、何が起きているのか？
ブログサービス「マーケター通信」をご利用の皆さまへ 平素はITmedia マーケティングをご愛読いただき、誠にありがとうございます。 当サイトではこれまで、関連ブログサービスとして「マーケター通信」を長年にわたり運営してまいりましたが、全体的な利用の減少を鑑み、2020年9月30日にサービスを終了させることになりました。 このような結果になり残念ですが、何卒ご理解いただけますと幸いです。これまでご利用いただきましたことに対し、あらためてお礼申し上げます。 尚、ITmedia マーケティングは従来通り更新を続けますので、引き続きよろしくお願いいたします。 サービス終了までのスケジュール、および、これまで登録していただいたブログ記事の取り扱いにつきましては、以下の記載をご確認ください。 スケジュール 2020年9月25日（金）
Granger因果による�時系列データの因果推定（因果フェス2015）
Rate-Distortion Function for Gamma Sources under Absolute-Log Distortion奈良先端大 情報科学研究科
【 Python で 時系列分析 】どちらが原因で、どちらが結果 か ？ を 統計学的 に 検証したいとき は、「Grangerの因果性テスト」が 使える - Qiita
from statsmodels.tsa.stattools import grangetcausalitytests as granger results = granger(data, maxlag=15) SM StatsModels Statistics in Python, Time Series analysis tsa, Descriptive Statistics and Tests SM StatsModels Statistics in Python, statsmodels.tsa.stattools.grangercausalitytests メソッドの使い方 【 引数 】 影響関係の方向性を確かめたい２つの時系列データセットを1列目と２列目にもつデータ・オブジェクト （ numpy.array 型 ） 【 戻り値 】 dict 型オブジェクトが返される。key は
データ間の因果関係を検定する「グレンジャーの因果性検定」 - 日経BigData
サンプルデータ：家計調査日別品目分類（キャベツ、たけのこ、豚肉:2015年4月及び2015年5月）/ データ出典：総務省統計局『家計調査結果』【ダウンロード】 ソフト：R（Rの使い方（1）｜（2）） 分析方法：グレンジャーの因果性検定 因果関係と言えば何を思い浮かべるだろうか。「インフルエンザウィルスがインフルエンザを引き起こす」は因果関係があるが、「気温が高くなると、ビールがよく売れる」は相関関係である。前者の場合は、ウィルスという原因がインフルエンザという結果を引き起こしているのに対し、後者は気温が高いときはビールが売れるという関係を表しているのにすぎない。 こういった因果関係を統計的に推論することは非常に難しい。しかし、「グレンジャーの因果性検定」は「因果関係」を統計的に検定する方法である。ただし、それは「AがBを引き起こす」ではなく、「Aのデータを使えば、Bのデータを予測できるだろ
Neuroimaging in Python — nitime 0.9.dev documentation
Granger ‘causality’ of fMRI data¶ Granger ‘causality’ analysis provides an asymmetric measure of the coupling between two time-series. When discussing this analysis method, we will put the word ‘causality’ in single quotes, as we believe that use of this word outside of quotes should be reserved for particular circumstances, often not fulfilled in the analysis of simultaneously recorder neuroscien
RでGrangerの因果検定 - arupaka-_-arupakaの日記
RでGrangerの因果検定 Grangerの因果． 説明変数で条件付けすることで予測誤差が減ったらｸﾞﾚﾝｼﾞｬｰ因果あり． Grangerの因果検定. VARモデルを使う．因果をしめす情報のすべての線形回帰係数=0なら 因果なし．グレンジャー因果なしを帰無仮説． p=1 ｸﾞﾚﾝｼﾞｬｰ因果なし． p=0 ｸﾞﾚﾝｼﾞｬｰ因果あるかも． VARのGrangerの因果検定（普通のやつ）では， 同時刻相関的なものは検出できない． 非線形な相関的なものは検出できない． library("MSBVAR") x<-cumsum(rnorm(10000)) y<-cumsum(rnorm(10000)) mat<-matrix(nrow=length(x),ncol=2) granger.test(mat,1) library("lmtest") #None-correlation x<-rnor
グレンジャーの因果性テスト(Granger causality test) with R : 世に潜む日々 （Tokyoに棲む）
2009年05月22日17:01 カテゴリGranger グレンジャーの因果性テスト(Granger causality test) with R グレンジャー因果 時系列データ Ｘ、Ｙ を考える。なお、データの長さは等しいとする。過去のＹと現在のＸが統計的に明らかに関係があるとき、ＹはＸのグレンジャー因果である。つまり、今日のＹから明日のＸを予測することができる、ということです。 MSBVAR package にある granger.test() という関数の説明です。 目的：YはXのグレンジャー因果かどうかをテストする。つまり、p過去分のデータYは現在のデータXに影響があるかのテスト。 granger.test( matrix, p ) 注： 分析したい時系列データを行列(matrix)にし、インプット T: length of data X, Y p: time lag you wa
Rで計量時系列分析：VARモデルから個々の時系列データ間の因果関係を推定する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回の記事ではVARモデルの基礎までを取り上げました。ということで、今回はVARモデルに基づいて異なる時系列同士の因果関係を推定する3つの手法について取り上げてみようと思います。 ということで毎回毎回しつこいですが、使用テキストはいつもの沖本本です。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者:竜義, 沖本朝倉書店Amazon 以下タイトルにのっとってRで各モデルの挙動を見ながらやっていきます。 必要なRパッケージ＆サンプルデータ {vars}をインストールして展開して下さい。なお、Granger因果のグラフ構造表現及び偏Granger因果は、実はそもそもRでは実装されていません。ここだけMatlabの話題になりますので、悪しからずご了承を。。。 それから今回のサンプルデータですが、また{vars}同梱のCanadaでは芸がないので違うデータを使うことにします。沖
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GitHub - cran/FIAR: :exclamation: This is a read-only mirror of the CRAN R package repository. FIAR — Functional Integration Analysis in R.pdf)
回帰分析(1)
Transfer entropy - Wikipedia
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