Python中的因果关系时间序列分析：Granger因果检验与Causal Masking实现 大家好！今天我们来探讨一个在时间序列分析中非常有趣且重要的课题：因果关系分析。时间序列数据广泛存在于金融、经济、气象、医疗等领域，理解这些数据之间的因果关系对于预测、决策和策略制定至关重要。我们将会聚焦于两种常用的方法：Granger因果检验和Causal Masking。 1. 因果关系与相关关系：概念辨析 在深入探讨具体方法之前，我们需要明确因果关系和相关关系的区别。相关关系指的是两个变量之间存在某种统计上的关联，例如，冰淇淋销量和气温之间存在正相关关系。但相关关系并不意味着因果关系。气温升高可能导致冰淇淋销量增加，但反过来，冰淇淋销量增加并不会导致气温升高。 因果关系则更进一步，指的是一个变量的变化直接导致另一个变量的变化。例如，吸烟是导致肺癌的一个重要原因。识别因果关系需要更为严谨的方法，因为仅凭观察到的相关性无法得出可靠的结论。 2. Granger因果检验：原理、实现与局限 Granger因果检验是一种统计假设检验，用于确定一个时间序列是否对预测另一个时间序列有用。它的核心思想是 …