Python statsmodels Granger因果关系测试返回空字典

我正在使用库

statsmodels.tsa.stattools.grangercausalitytests

来测试两个时间序列之间的相似性。我知道两个列表

a

和

b

都是合法的列表，没有任何

None

或

nan

值，并且它们的大小相同。我调用因果关系测试的数组也没有任何问题。我不明白为什么电话只返回一本空字典

grangercausalitytests([[a[i], b[i]] for i in range(0, len(a))], -1, verbose=True)

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这里可能有什么问题？

maxlag应该是一个正整数，而不是-1

计算结果的循环永远不会被遍历。

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我使用python statsmodel进行了检查。所以，对于因果关系测试，您不需要一次提供序列的单个元素。相反，您应该一次提供整个时间序列。因此，假设在“T”中有两个时间序列“a”，“b”，则可以使用以下时间序列：

grangercausalitytests(np.column_stack((T['a'][1:],T['b'][1:])), 10)

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非常感谢你！我第一次尝试使用一个正整数，但不断得到错误

maxlag最多应该是-1

。我刚刚重新启动了服务器，现在可以正常工作了。顺便说一句：您可以使用

np.column\u堆栈（（a，b））

代替列表循环。也许，在列和两行变量中有观测值，那么错误消息会说-1，因为它被解释为nobs=2，AFAICS。

grangercausalitytests(np.column_stack((T['a'][1:],T['b'][1:])), 10)