Python和stata,Python stata

　　格兰杰因果检验的结论是统计推断，假设时间序列之间没有因果关系，然后检验是否可以否定。如果您可以拒绝这项检查，就可以验证这个时间序列数据对于您想要预测的目标是否有效。

　　使用目标b来预测a.a是给出预测结果的序列。

　　fromstatsmodels。TSA . stattoolsimportgrangercausalitytestsimportpandas aspdimportnumpyasnpdf=PD . data frame(2)，列

　　基于ssr的f检验：F=1.8500，p=0.2227，df_denom=6，Df _ num=1 srbasedchi 2 test:Chi 2=2.7750，p=0.0957，df p=0.1199，Df=1参数f检验：f=1.8500，p=0.2227，Df _ denom=6df _ num=1 grangercausalitynumberoflags(no zzer Df _ denom如果所有P都小于0.05，那么B对a有效。

　　在某些情况下，x和y的顺序也可以颠倒。也许，x=f(y):

　　grangercausalitytests(df[[ b[ b ， a]，maxlag=2)当每个索引numberoflags(nozero)的含义为1时的测试结果

　　基于Ssr的f检验：残差平方和f检验

　　基于Ssr的卡方检验：残差平方和的卡方检验

　　似然比检验：似然比检验的结果

　　Parf测试仪：检查参数f的结果

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