granger_test = results.test_causality('energy_consumption', ['industrial_development'], kind='f')修改设置滞后阶数

如果你想修改 Granger 因果检验中的滞后阶数，可以在 `test_causality` 函数中添加 `lags` 参数。例如，如果你想将滞后阶数设置为 3，代码如下所示：

granger_test = results.test_causality('energy_consumption', ['industrial_development'], kind='f', lags=3)

这将对 `energy_consumption` 和 `industrial_development` 之间的因果关系进行 Granger 因果检验，并设置滞后阶数为 3。

相关问题

granger_test = results.test_causality('ZCI', ['I'], kind='f')

这段代码使用了 `grangercausalitytests` 方法中的 `test_causality` 函数，对于模型中的自变量和因变量进行格兰杰因果性检验。其中，'ZCI' 是自变量，['I'] 是因变量，kind='f' 表示使用 F 检验方法。结果将会返回一个字典类型的数据，包含了各种检验结果的统计信息和 p 值等。

granger_test = results.test_causality('0', ['1'], kind='f')如何修改设置延迟项

如果你想修改延迟项，可以在 `test_causality` 函数中增加 `lag_order` 参数。例如，如果你想增加延迟项，可以将 `lag_order` 设置为一个较大的数字，如：

granger_test = results.test_causality('0', ['1'], kind='f', lag_order=10)

这将在因果关系检验中考虑 10 个滞后值。你可以根据你的数据和实际需求来调整这个参数。值得注意的是，增加滞后值可能会增加计算时间。