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关注生物神经动力学的因果关系发现
本文探讨了变压器模型在每个节点（如神经生物学和生物物理网络）中具有复杂非线性动力学的网络中学习Granger因果关系的潜力。我们的研究主要集中于基于模拟神经动力学的概念验证研究，为此，通过基本的连通性矩阵已知地面真实性因果关系。对于经过训练的预测神经元种群动态的变压器模型，我们表明，交叉注意模块有效地捕获了神经元之间的因果关系，其精度相等或优于最流行的Granger因果关系分析方法。我们承认，现实世界的神经生物学数据将带来进一步的挑战，包括动态连通性和未观察到的可变性，但这项研究为神经科学中因果代表学习的变压器模型的实用性提供了令人鼓舞的初步瞥见。
人口增长与经济学之间的关系 -
Seher Suluk Phd。，独立研究人员电子邮件：sehersuluk119@gmail.com摘要人口增长对国家的经济表现有重要影响。但是，在有关影响的方向上尚无共识。因此，文献中人口增长与经济增长之间的关系仍在争论中。在这种情况下，这项研究的目的是通过经验研究使用1970 - 2020年的年度数据在新加坡的人口增长与经济增长之间是否存在关系。为了实现此目标，首先进行了ADF和PP单元根测试。然后，应用Toda-Yamamoto因果关系检验来研究变量之间的因果关系。根据该研究的经验发现，从人口增长到经济增长，格兰格因果关系有单向的因果关系。关键词：人口增长，经济增长，新加坡，Toda-Yamamoto因果关系测试简介
生物质能源消耗和经济增长
1，如果生物量能源消耗到经济增长，增长假设是有效的。当有证据表明从经济增长到生物量能源消耗的单向因果关系的证据时，保护假设是有效的；反馈假设在生物质能源消耗与经济增长之间存在双向因果关系证实。当生物质能源使用与经济增长之间没有任何因果关系时，支持中立假设。
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政府将希望根据其经济环境实现其优先目标。政府使用许多工具来实现这些目标。经济增长和价格稳定是属于政府范围内的主要目标之一。政府将部署以实现这些目标政府支出的最重要工具之一，这是财政政策工具。在这项研究中，使用小组因果关系方法分析了2010 - 2019年期间的年度数据。由于分析的结果，在分析期间发现了经济增长与通货膨胀之间的双向因果关系。还发现，从通货膨胀到政府支出以及从政府支出到经济增长存在单向因果关系。
Xiong博士，清研究助理教授 主题代码MM5433主题标题决策分析作者... comp6712.pdf 连续体中的多重弹性绑定状态 b'' apss1a04 AMA4370 主题说明表格 应用数学中的次要程序（... 提供交换/短期非本地研究学生的主题清单2（春季）2024/25康复科学系（RS）BS 应用数学系（AMA） AP40014 EEE525绿色城市的智能运输 LSGI4502 EEE522自动驾驶汽车 医学实验室科学 配对年度报告 sft205fy-intoduction-to-Fashion Exenteration。 ... ama566 选修课
此主题为学生提供了从基本数据分析到使用R和XGBoost的高级机器学习概念的旅程。每周通过代表性的业务示例研究，我们发现数据如何形成有效的管理和决策。该主题逐渐建立在R编程和机器学习知识的基础上，从而为学生提供了与每周主题相关的R分配的实践经验。需要对任何语言的统计和先前的基本编程技能的基本理解。-------------------------------------------------------------------------------- Part I: Fundamentals of data analytics - Importance of data - Big data - The process of data collection - The process of data cleaning -------------------------------------------------------------------------------- Part II: Human behavior - Non-linear relationships - Missing responses - Biases - Choices and value estimates -------------------------------------------------------------------------------- Part III: Machine learning hiccups - Overfitting and underfitting - Corelation vs causality - Statistical hypothesis testing - Text analysis
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。
基础设施与经济增长之间的联系
Prabir Kumar Ghosh JRF，印度西孟加拉邦伯德万大学经济学系 摘要 本研究旨在考察 1991 年至 2016 年期间印度基础设施与经济增长之间的关系。更具体地说，本研究试图找出改革后时期的基础设施发展是否与经济增长协整。为此，使用主成分分析 (PCA) 基于物质、社会和金融基础设施领域的八个基础设施指标变量构建了一个综合基础设施指数。用于分析基础设施指数与经济增长之间关系的方法主要包括时间序列估计技术。使用 Engle 和 Granger 协整方法检查基础设施指数与经济增长之间的协整性质。该研究进一步应用基于 VAR 的 Granger 因果关系检验来评估基础设施与经济增长之间的因果关系方向。结果表明，基础设施与经济增长是协整的，并保持长期均衡关系。然而，在短期内，研究结果发现基础设施变化对经济增长没有即时效应。最后，格兰杰因果关系检验的结果证实了基础设施与经济增长的单向因果关系。因此，研究得出结论，基础设施发展可以成为实现可持续经济增长的有效工具。
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金融部门的改善被认为是经济增长的重要因素。因此，揭示金融部门发展的决定因素对于确保制定适当的政策至关重要。在这方面，本文通过第二代协整和因果关系分析，探讨了 1996-2017 年期间 11 个欧盟转型经济体中国内货币银行的公共借款以及 FDI 流入和汇款对金融部门发展的影响。因果关系分析表明，国内公共借款对金融发展有重大影响。另一方面，协整分析显示，研究结果支持安全资产观和懒惰银行观。此外，从长远来看，FDI 流入和汇款对金融部门发展具有积极的微弱影响。关键词：国内公共借款、FDI 流入、汇款、金融发展、面板协整和因果关系分析 JEL 分类：C23、F24、G10、G20、H6
超扫描脑电图时间序列中 PCMCI 的定向因果效应
社交活动可能会对参与协作社交情境的人的大脑产生影响或反应。本研究评估了一种新方法 Tigramite，用于对此类情境中人的前额皮质 (PFC) 之间的定向因果关系进行时间域分析。实验情境采用超扫描脑电图，个人以手指敲击节奏相互引导和跟随。这项结构化任务持续时间长，前额皮质中发生脑间因果反应的可能性很高。Tigramite 是一种基于图形的因果发现方法，用于识别观察时间序列中的定向因果关系。Tigramite 用于分析 PFC 内部和之间的定向因果关系。在社交互动过程中，可以检测到大脑内部和之间的显著定向因果关系。这是 Tigramite 可以揭示超扫描脑电图时间序列中脑间和脑内定向因果效应的第一个经验证据。这一发现有望利用 Tigramite 在时间域的脑电图上进一步研究社交活动中神经网络的因果关系。
数字化，能源强度和人口红利对越南经济可持续性目标的影响（亚洲发展评论，第40卷，第2卷）
本研究研究了数字经济，能源效率和人口转变如何帮助越南实现更可持续的经济发展。尚未对数字化，人口股息，能量强度和长期经济发展之间的因果关系进行彻底研究。因此，本文旨在使用相对新颖的量词回归和不同分位数中的格兰杰因果关系方法来研究越南中这些指标之间的不对称关系，该指标被认为是新兴的经济。经验发现表明，即使所选指标的各个分位数之间存在微小的差异，越南数字创新，能量强度，人口变化和经济增长之间的不对称相互作用主要是积极的。此外，分数分析中格兰格因果关系的结果发现，在样本期间，数字化，人口统计学股息与经济增长之间存在双向关联，而单向因果关系从能量强度到经济增长。