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=3什么意思

这是关于格兰杰因果性检验的结果，格兰杰因果性检验是一种用于确定两个时间序列之间因果关系的统计方法。每个部分提供了有关不同滞后阶数的检验结果，其中包括SSR基于F检验、SSR基于卡方检验、似然比检验和参数F检验。每个结果都提供了F值或卡方值、p值和自由度等信息。在这些结果中，p值表示检验的显著性水平，如果p值小于设定的显著性水平，则可以拒绝原假设，即存在因果关系。如果p值大于设定的显著性水平，则无法拒绝原假设，即不存在因果关系。

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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。