Bakgrund: Wiener-Granger kausalitet ("G-causalitet") är ett statistiskt begrepp om kausalitet som är tillämpligt på tidsseriedata, där orsak föregår och hjälper till att förutsäga effekt. Det definieras i både tid och frekvens domäner, och gör det möjligt att konditionera av vanliga kausala influenser. Ursprungligen utvecklat i samband med ekonometrisk teori, har det sedan uppnått bred tillämpning i neurovetenskaper och utanför. Förutsägelsen i G-kausalitet formalismen är baserad på VAR (Vector AutoRegressive) modellering. Ny metod: Verktygslådan MVGC Matlab c tillvägagångssätt för G-causal inference baseras på flera likvärdiga representationer av en VAR-modell genom (i) regressionsparametrar, (ii) autokovarianssekvensen och (iii) spektraltätheten för den underliggande processen. Den har en mängd olika algoritmer för att flytta mellan dessa representationer, vilket gör det möjligt att välja de mest lämpliga algoritmer med avseende på beräkningseffektivitet och numerisk noggrannhet. Resultat: I den här artikeln förklarar vi den teoretiska grunden, beräkningsstrategin och tillämpningen av den empiriska G-kausala slutsatsen av verktygslådan MVGC. Vi visar också genom numeriska simuleringar fördelarna med vår verktygslåda jämfört med tidigare metoder när det gäller beräkningsnoggrannhet och statistisk slutledning. Standardmetoden för beräkning av G-causalitet innebär en uppskattning av parametrar för både en fullständig och en inbäddad (reducerad) VAR-modell. MVGC-metoden undviker däremot en explicit uppskattning av den reducerade modellen, vilket eliminerar en källa till skattningsfel och förbättrar den statistiska kraften, och underlättar dessutom en snabb och korrekt uppskattning av det beräkningsmässigt besvärliga fallet med villkorlig G-causalitet i frekvensdomänen. MVGC Toolbox implementerar en flexibel, kraftfull och effektiv strategi för G-causal inference.
I REF presenterar författarna tekniker för att uppskatta multivariat Granger kausalitet från tidsseriedata, både villkorslöst och villkorslöst, i tid och frekvensdomäner.
The MVGC Multivariate Granger Causality Toolbox: A New Approach to Granger-causal Inference
{'venue': 'Journal of neuroscience methods', 'journal': 'Journal of neuroscience methods', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}