Granger Causality number of lags (no zero) 1 ssr based F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 ssr based chi2 test: chi2=0.6864 , p=0.4074 , df=1 likelihood ratio test: chi2=0.6638 , p=0.4152 , df=1 parameter F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 Granger Causality number of lags (no zero) 2 ssr based F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 ssr based chi2 test: chi2=2.7003 , p=0.2592 , df=2 likelihood ratio test: chi2=2.3615 , p=0.3071 , df=2 parameter F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 Granger Causality number of lags (no zero) 3 ssr based F test: F=0.4331 , p=0.7741 , df_denom=1, df_num=3 ssr based chi2 test: chi2=10.3943 , p=0.0155 , df=3 likelihood ratio test: chi2=6.6608 , p=0.0835 , df=3 parameter F test: F=0.4331 , p=0.7741 , df_denom=1, df_num=3
时间: 2023-11-21 12:04:33 浏览: 34
这段文字描述了格兰杰因果性测试的结果。格兰杰因果性测试是一种统计方法,用于判断两个时间序列之间是否存在因果关系。在这里,对于每一种滞后期的情况,都进行了四种不同的统计检验,包括 ssr based F test、ssr based chi2 test、likelihood ratio test 和 parameter F test。每种检验的结果都包括一个统计量和一个 p 值,p 值表示检验的显著性水平。如果 p 值小于等于 0.05,则认为存在显著的因果关系。在这里,可以看出对于滞后期为 1 和 2 的情况,p 值都大于 0.05,因此认为不存在因果关系。而对于滞后期为 3 的情况,ssr based chi2 test 和 likelihood ratio test 的 p 值都小于 0.05,因此认为存在显著的因果关系。
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Granger Causality number of lags (no zero) 1 ssr based F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 ssr based chi2 test: chi2=0.6864 , p=0.4074 , df=1 likelihood ratio test: chi2=0.6638 , p=0.4152 , df=1 parameter F test: F=0.4805 , p=0.5106 , df_denom=7, df_num=1 Granger Causality number of lags (no zero) 2 ssr based F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2 ssr based chi2 test: chi2=2.7003 , p=0.2592 , df=2 likelihood ratio test: chi2=2.3615 , p=0.3071 , df=2 parameter F test: F=0.6001 , p=0.5917 , df_denom=4, df_num=2
这段文字描述了一个格兰杰因果性检验(Granger Causality test),目的是检验两个时间序列之间是否存在因果关系。该检验分别对于滞后期为1和2的情况进行了检验,每种情况下给出了不同的统计指标,如ssr based F test,ssr based chi2 test,likelihood ratio test和parameter F test等。这些指标对应不同的假设检验方法和统计分布,如F分布和卡方分布等,同时也给出了相应的p值和自由度。最后的结论是,对于滞后期为1和2的情况,均未发现显著的因果关系。
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。