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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。

本文标签： 检验指定函数

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