matlab回归分析计算t统计量代码-GC_clean:用于计算和研究神经科学中格兰杰因果关系的脚本和函数

matlab回归分析计算t统计量代码GC_clean GNU Octave（也与Matlab兼容）的脚本和函数的集合，用于计算和研究Granger因果关系（GC）。 我们为神经科学的研究开发了这些代码（请参阅参考资料）。 该软件包中的代码能够在一台普通PC中在一小时（如果已知相关性，则为10分钟）内计算一千个变量的条件GC。 有一些代码可以计算时域和频域GC。 还可以获取统计检验（即p值，置信区间）（仅到目前为止时域）。 请注意，这些代码主要用于研究目的。 尽管正确性是我们主要关注的问题，但不能保证所有输入情况的鲁棒性，尤其是在输入违反GC基本假设的情况下，另请参见功能概述。 功能概述 计算GC的方法有多种，有些是快速的，有些是对疾病问题更健壮的方法（但是很慢，可能会消耗很多内存）。 GC的计算通常可以分为三个步骤（时域计算）： 计算输入时间序列的多元（也称为）。 使用自相关来解决问题，并获得残差。 使用上面获得的残差方差来计算GC。 或者，在频域中执行计算： 估计输入时间序列。 执行（最小相位）频谱分解以获取传递函数和残差。 使用上面获得的残差方差来计算GC。 时域和频域方法均可用于