谁和谁存在显著因果关系

根据你提供的信息，无法确定具体哪些变量之间存在显著的因果关系，因为表格中只提供了 Granger 因果性检验的结果，但没有给出具体的变量和数据。通常情况下，在进行 Granger 因果性检验时，我们会对多个变量之间的因果关系进行检验，然后根据检验结果和领域知识来确定哪些变量之间存在显著的因果关系。因此，如果你能提供更多的信息，比如具体的变量和数据，或者检验结果的详细报告，那么我可以更具体地回答你的问题。

相关问题

matlab格兰杰因果关系检验

MATLAB格兰杰因果关系检验是一种统计方法，用于帮助研究人员确定两个时间序列之间的因果关系。在MATLAB中，可以使用格兰杰因果关系检验函数（grangercausalitytest）来进行因果关系的检验。

在进行检验时，首先需要输入两个时间序列的数据，然后设置显著性水平。格兰杰因果关系检验将会对时间序列的数据进行分析，从而确定它们是否存在因果关系。如果结果显示存在因果关系，就可以得出一个时间序列是否能够预测另一个时间序列的结论。

通过MATLAB进行格兰杰因果关系检验可以帮助研究人员在经济学、气象学、神经科学等领域中确定因果关系，从而更好地理解不同变量之间的影响关系。这种检验方法能够帮助研究人员进行因果关系的定量分析，为他们的研究工作提供更多的支持和指导。

总之，MATLAB格兰杰因果关系检验是一种强大的工具，可以帮助研究人员确定时间序列之间的因果关系，为他们的研究提供更加可靠的数据分析和结论。这对于推动不同领域的研究工作具有重要意义，有助于提高研究成果的质量和可信度。

rstudio中Granger因果关系检验

在 RStudio 中，可以使用 `lmtest` 包中的 `grangertest()` 函数进行 Granger 因果关系检验。该函数可以用来检验一个时间序列变量是否能够预测另一个时间序列变量的变化，从而判断这两个变量之间是否存在因果关系。

以下是一个示例代码，展示了如何使用 `grangertest()` 函数进行 Granger 因果关系检验：

# 导入所需的包
library(lmtest)

# 生成两个随机时间序列
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)

# 进行 Granger 因果关系检验
grangertest(y ~ x, order = 2)

在上述代码中，我们首先导入了 `lmtest` 包。然后，我们生成了两个长度为100的随机时间序列 `x` 和 `y`。最后，我们使用 `grangertest()` 函数对 `y` 和 `x` 进行 Granger 因果关系检验，其中 `order = 2` 参数指定了模型的阶数。

如果 p 值小于显著性水平，我们就可以拒绝原假设，即认定存在因果关系。如果 p 值大于显著性水平，我们就不能拒绝原假设，即无法确定是否存在因果关系。