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World File Search System因果关系
阿拉伯国家的国内投资与经济增长之间的因果关系
var lag订单选择标准lag log lr fpe aic SC HQ 0 124.1418 NA 8.86E -06 -5.958135 -5.874546* -5.927697 1 130.4346 133.5975 5.554316 8.27E -06 -6.029147 -5.611203 -5.876955 3 137.5853 6.613844 8.31E -06.028550 -5.4443428 -5.815481 4 139.2982.672982.6742.6742.6742.6742.6742.6742 e -5.916987 -5.164687 -5.643041 *指示由Criterion LR选择的滞后顺序：顺序修改的LR测试统计量（每个测试均为5％级别）FPE：最终预测错误AIC：AKAIKE信息标准SC：SCHWARZ信息标准：Hannan -Quinn -quinn Information hq：Hannan -quinn Information CriTerion CriTerion CriTerion CriTerion
通过未定义的因果关系和非局部性实现厚重存在的潜力
摘要：本文详细阐述了对时间和纠缠的解释，为时空出现过程中信息的可能本体论性质提供了见解，以量子描述引力。我们首先研究了对时间的不同看法，并在“厚重现在”的概念中确定了描述演化、差异和关系所需的唯一现实元素。厚重现在与时空信息“采样率”相关，它旨在作为一种时间对称势，界于不可逆转事件的因果过去和仍然开放的未来之间。从这种势能中，时空在每个瞬间都以空间状叶状出现（基于虚构路径的描述）。在第二部分中，我们分析了未定义的因果顺序，以了解它们的势能如何沿着厚重现在的瞬间持续存在。得益于 C-NOT 逻辑和虚构时间的概念，我们推导出了纠缠的描述，即虚构路径之间逻辑一致的开放选择的势能。然后，我们将未定义顺序纠缠中确定的虚构路径概念性地映射到厚重现实中的封闭类时曲线 (CTC)。考虑到通过信息描述的宇宙，CTC 被解释为“记忆循环”，即编码与时间和空间纠缠相关的信息势的基本结构，表现为新兴叶状结构中未定义的因果关系和非局部性。最后，我们提出了从全息视角扩展引入的概念的可能方法。
行为过程中脉冲和场电位信号之间的多尺度因果关系建模
摘要 目的。脑记录在多个时空尺度上表现出动态，这些动态可以用脉冲序列和更大规模的场电位信号来测量。为了研究神经过程，重要的是不仅要在单个活动尺度上识别和建模因果关系，还要在多个尺度上识别和建模因果关系，即脉冲序列和场电位信号之间。标准因果关系度量在这里不直接适用，因为脉冲序列是二值，而场电位是连续值。因此，重要的是开发计算工具来恢复行为过程中的多尺度神经因果关系，评估它们在神经数据集上的性能，并研究多尺度因果关系建模是否可以提高神经信号的预测能力，使其超出单尺度因果关系所能达到的范围。方法。我们设计了一种基于有向信息的多尺度模型的 Granger 类因果关系方法，并评估其在现实的生物物理脉冲场模拟和两个执行运动行为的非人类灵长类动物 (NHP) 的运动皮层数据集中的成功率。为了计算多尺度因果关系，我们学习了点过程广义线性模型，该模型基于脉冲序列和场电位信号的历史来预测给定时间的脉冲事件。我们还学习了线性高斯模型，该模型基于场电位信号自身的历史以及二元脉冲事件或潜在放电率的历史来预测给定时间的场电位信号。主要结果。我们发现，尽管存在模型不匹配，但我们的方法仍揭示了生物物理模拟中真正的多尺度因果关系网络结构。此外，与仅对单尺度因果关系进行建模相比，在 NHP 神经数据集中具有已识别多尺度因果关系的模型可以更好地预测脉冲序列和场电位信号。最后，我们发现与 NHP 数据集中的二元脉冲事件相比，潜在放电率是场电位信号的更好预测因子。意义。这种多尺度因果关系方法可以揭示跨大脑活动时空尺度的定向功能相互作用，从而为基础科学研究和神经技术提供信息。
经济政策不确定性在可再生能源增长Nexus中的作用：Rossi-Wang因果关系测试的证据
睾丸癌的原发性肺核蛋白是一种罕见且高度攻击性的恶性肿瘤。它占原发性胸部肿瘤的约0.22％，鲜为人知，因此通常被误诊为肺鳞状细胞癌。尚未形成有效的治疗方法，预后非常差。本综述旨在总结睾丸癌原代肺核蛋白的病因，发病机理，诊断，治疗和预后，以便更好地识别它并讨论克服它的当前和创新策略。随着癌症免疫疗法和肿瘤微环境的重要性，该综述还讨论了免疫疗法和靶向肿瘤微环境是否可以改善睾丸癌原发性肺核蛋白的预后以及可能的治疗策略。 我们审查并总结了所有接受免疫疗法的原发性肺核蛋白患者的临床病理特征，这些患者接受了免疫疗法，包括初始误诊，疾病阶段，免疫组织化学标志物与肿瘤新生血管化有关 与此同时，我们总结了并分析了用PD-1（程序性细胞死亡蛋白1）/PD-L1抑制剂和可能受到免疫疗法受益的潜在群体的睾丸癌的原代肺核蛋白患者的原发性肺核蛋白蛋白患者的总生存（OS）。随着癌症免疫疗法和肿瘤微环境的重要性，该综述还讨论了免疫疗法和靶向肿瘤微环境是否可以改善睾丸癌原发性肺核蛋白的预后以及可能的治疗策略。我们审查并总结了所有接受免疫疗法的原发性肺核蛋白患者的临床病理特征，这些患者接受了免疫疗法，包括初始误诊，疾病阶段，免疫组织化学标志物与肿瘤新生血管化有关与此同时，我们总结了并分析了用PD-1（程序性细胞死亡蛋白1）/PD-L1抑制剂和可能受到免疫疗法受益的潜在群体的睾丸癌的原代肺核蛋白患者的原发性肺核蛋白蛋白患者的总生存（OS）。据我们所知，这是关于探索睾丸癌原发性肺核蛋白的肿瘤微环境和免疫疗法有效性的第一个综述。据我们所知，这是关于探索睾丸癌原发性肺核蛋白的肿瘤微环境和免疫疗法有效性的第一个综述。
图表之间的因果关系，并应用于自闭症谱系障碍中功能性大脑连通性
摘要：图形/网络已成为数据建模的强大分析方法。此外，随着传感器技术的进步，动态的时间不断发展的数据变得越来越普遍。在这种情况下，一个兴趣点是对网络内部和网络之间的信息流的更好理解。因此，我们旨在推断网络时间序列之间的Granger因果关系（G-CAUSALITY）。在这种情况下，完善的矢量自回归模型的直接应用是不可行的。因此，我们需要一个理论框架来建模时间变化图。一种可能性是考虑一个具有时变参数（假定为随机变量）的数学图模型。假设我们识别图模型参数之间的g-causality。在这种情况下，我们可以使用它来定义图之间的g-果实。在这里，我们表明，即使模型未知，光谱半径也是某些随机图模型参数的合理估计。我们说明了我们的提议的应用，以研究对照组的大脑半球与被诊断为自闭症谱系障碍（ASD）的儿童之间的关系。我们表明，ASD和对照之间的G-伴侣强度从大脑的右侧到左半球有所不同。
因果关系在操作概率理论中的影响
我们研究了在操作概率的理论的背景下，可逆的现象及其输出系统的输入系统之间的因果影响。我们分析了从量子理论的文献中借用的两个不同的定义，它们是等效的。一个是基于信号的概念，另一个是用于定义量子细胞自动机中细胞邻域的无效。我们在一般场景中采用的后一种定义，事实证明，这与前者严格弱：系统可能对另一个人的因果影响而不会发出信号。非常重要的是，反状来自经典理论，其中提出的因果影响概念决定了细胞自动机中细胞邻域的重新发现。我们强调，根据我们的定义，无论如何在没有相互作用的情况下，不可能具有因果影响，例如在类似钟形的场景中。我们研究了因果影响的各种条件，并引入了我们称之为无障碍的特征，而我们证明了信号传导和因果感染的共同体。拟议的定义对因果网络的分析产生了有趣的后果，并导致对经典蜂窝自动机的邻居概念进行修改，从而阐明了一个难题，这些难题显然使邻里比原始的邻居更大。
基于传感器相关性情绪识别分类的稀疏Granger因果关系分析模型
近年来，基于脑电图（EEG）数据的情感计算吸引了人们的注意力越来越多。作为经典的EEG特征提取模型，Granger因果关系分析已被广泛用于情感分类模型，该模型通过计算EEG传感器之间的因果关系并选择关键的EEG特征来构建大脑网络。传统的EEG Granger因果关系分析使用L 2规范从数据中提取特征，因此结果容易受到脑电图的影响。最近，一些研究人员提出了基于绝对收缩和选择操作员（Lasso）和L 1/2规范的Granger因果关系分析模型来解决此问题。但是，常规的稀疏Granger因果关系分析模型假设每个传感器之间的连接具有相同的先验概率。本文表明，如果可以将每个传感器的脑电图数据之间的相关性添加到Granger因果关系网络中，则可以作为先验知识，则可以增强稀疏Granger因果模型的EEG特征选择能力和情感分类能力。基于这个想法，我们提出了一个新的情感计算模型，该模型将基于传感器相关（SC-SGA）的稀疏Granger因果关系分析模型。SC-SGA基于L 1 /2规范框架进行特征提取，将传感器作为先验知识之间的相关性与Granger因果关系分析，并使用L 2 Norm Logistic回归作为情感分类算法。我们使用两个真实的脑电图数据集报告了实验的结果。这些结果表明，SC-SGA模型的情绪分类准确性比现有模型的情绪分类精度高出2.46–21.81％。
超越“相关与因果关系”：多脑神经科学需求解释
6 Dumas，G。等。 （2020）人类动态夹具揭示了连接实时社会协调和认知的额顶网络。 cereb。 Cortex doi：10.1093/cercor/bhz3086 Dumas，G。等。（2020）人类动态夹具揭示了连接实时社会协调和认知的额顶网络。cereb。Cortex doi：10.1093/cercor/bhz308
尼泊尔拉金德拉·马哈扬（Nepal Rajendra Maharjan）的金融发展与经济增长之间的因果关系 *
该研究的结果表明，市场资本化与经济发展之间存在协调的关系，而短暂的因果关系正在从市值到GDP。关于保险市场，误差校正期限为负，对GDP和GCF的重要性表明保险市场与经济发展之间存在协整的关系。但是，结果没有显示保险费和经济发展之间因果关系的证据。银行和GDP之间的负面关系增强了银行业发展与经济发展之间存在协调的关系。结果还表明，GDP的滞后值很重要。它表明，短期因果关系正在从GDP到银行业发展。