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2024年6月21日发(作者:)
grangercausalitytests函数
`grangercausalitytests`函数是 Python-Bayes 库中的一个函
数,用于检验因果性 (causal relationship)。该函数可以检验两个
变量之间的因果性,既可以是时间序列变量,也可以是空间序列变量。
该函数的语法如下:
```python
bayes. Grangercausalitytests(x1, x2, method, bounds=(-1,
1), max_iter=100, prior_mean=None, prior_var=None,
trace=False, quiet=False, random_state=None)
```
其中,`x1`和`x2`是需要进行因果性检验的变量,`method`是因
果性检验的方法,可以选择`grangerrangermethod`函数中提供的几
种方法,如`()`函数中提供的方法。
`bounds`参数指定了检验的边界范围,`max_iter`参数指定了检验的
最大迭代次数,`prior_mean`和`prior_var`参数指定了因果性检验
中的先验概率分布,`trace`参数指定了是否打印迭代过程,`quiet`
参数指定了是否打印详细信息,`random_state`参数指定了随机数生
成器的种子。
`grangercausalitytests`函数的结果返回一个列表,包含以下
几个元素:
- `()`函数中提供的方法名称,如
`(x1=None, x2=None,
method="grangerranger")`中的`grangerranger`方法。
- 如果检验通过,则返回一个列表,包含两个变量之间的因果性
检验结果。如果检验不通过,则返回一个空列表。
- 如果`quiet`参数为`True`,则返回结果中不包含是否通过检
验的信息。
`grangercausalitytests`函数需要在 Python 中使用`Bayes`
库进行导入。
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