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因果效应度量
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2025年2月9日 (日) 13:36的版本
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2025年2月9日 (日) 13:36
→基于时间序列的因果效应度量
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<math>Y</math>的预测能力提高,那么从<math>X</math>到<math>Y</math>存在非零的格兰杰因果关系。
<math>Y</math>的预测能力提高,那么从<math>X</math>到<math>Y</math>存在非零的格兰杰因果关系。
−
<math>Y</math>的不确定性降低,那么从<math>X</math>到<math>Y</math>
存在非零的传递熵。
+
<math>Y</math>的不确定性降低,那么从<math>X</math>到<math>Y</math>
存在非零的转移熵。
<math>Y</math>的动态复杂性降低/提高,那么从<math>X</math>到<math>Y</math>存在非零的压缩复杂性因果关系。
<math>Y</math>的动态复杂性降低/提高,那么从<math>X</math>到<math>Y</math>存在非零的压缩复杂性因果关系。
刘易明
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