【 Python で 時系列分析 】どちらが原因で、どちらが結果 か ？ を 統計学的 に 検証したいとき は、「Grangerの因果性テスト」が 使える - Qiita
from statsmodels.tsa.stattools import grangetcausalitytests as granger results = granger(data, maxlag=15) SM StatsModels Statistics in Python, Time Series analysis tsa, Descriptive Statistics and Tests SM StatsModels Statistics in Python, statsmodels.tsa.stattools.grangercausalitytests メソッドの使い方 【 引数 】 影響関係の方向性を確かめたい２つの時系列データセットを1列目と２列目にもつデータ・オブジェクト （ numpy.array 型 ） 【 戻り値 】 dict 型オブジェクトが返される。key は
Neuroimaging in Python — nitime 0.9.dev documentation
Granger ‘causality’ of fMRI data¶ Granger ‘causality’ analysis provides an asymmetric measure of the coupling between two time-series. When discussing this analysis method, we will put the word ‘causality’ in single quotes, as we believe that use of this word outside of quotes should be reserved for particular circumstances, often not fulfilled in the analysis of simultaneously recorder neuroscien
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