在5%显著性水平上，X不是Y的格兰杰原因，Y也不是X的格兰杰原因基于格兰杰检验原理和数据，得不出想要的结论，如果证明X可以影响Y，Y也可以影响X可以做VAR模型，Y对X的影响大于X对Y的影响，同理，PGDP不是SL的格兰杰；这把枪需要做“枪手传”任务陌生人，击败埃米特·格兰杰后从尸体旁拾取如果没有拾取的话之后无法通过其他途径获得武器原型柯尔特M1873单动式左轮手枪背景设定 美国，1899年当警察开始打击残余亡命之徒的帮派时；1格兰杰检验只能用于平稳序列， 这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”2非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是；0ΔLEC 0，0，0则是平稳的 表2就是因果检验，就是滞后期不同而已，实际上默认2期时看下就差不多的，用不着做那么多，从检验来看LEC是GDP的格兰杰原因，而GDP非LEC格兰杰原因看下P值就知道是否应该拒绝原假设了；005，这说明了在5%的置信水平下检验的原假设是以；如果A是B的granger原因，说明A的变化是B变化的原因之一我们可以解释，A对B的影响在一定程度上是积极的这并不意味着A随着B的变化而变化，因为我们所有的格兰杰因果专业化都是基于大量的统计数据所以只能说在一个相对长。
则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先应对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验unit root；说明残差平方和曲线拟合比如如果A是B的granger原因，说明A的变化是B变化的原因之一我们可以解释，A对B的影响在一定程度上是积极的然而，这并不意味着A随着B的变化而变化，因为我们所有的格兰杰因果专业化都是基于大量；转入学习统计学，到最后定位在数学统计经济学相结合的计量经济学研究格兰杰一直坚持用简洁明了的文笔表述自己的学术观点，这也在一定程度上促使他的理论更加迅速地传播开来，是他著述颇丰的重要原因。
考虑最简单的形式，Granger检验是运用F统计量来检验X的滞后值是否显著影响Yt 在统计的意义下，已经综合考虑Y的滞后值如果影响不显著，那么称X不是Y的“Granger原因”Granger cause，如果影响显著，那么称X是Y的；格兰杰因为美国奥索卡山脉的白橡木年轮细密，细孔小而均匀的特效，所以采用了它作为瓶塞，这样也有利于威士忌在其中的呼吸正是因为这样他们品牌对待酒的态度很严谨，而且制作过程也是比较精良的，口感也不错，所以一上市就很受；早期因果性是简单通过概率来定义的，即如果PBAPB那么A就是B的原因Suppes，1970然而这种定义有两大缺陷一没有考虑时间先后顺序二从PBAPB由条件概率公式马上可以推出PABPA，显。
虽然因果关系这个概念存在哲学或者其他概念上的困难，但在实际应用中通常采用格兰杰Granger因果关系检验Granger causality test考虑最简单的形式，Granger检验是运用F统计量来检验X的滞后值是否显著影响Yt 在统计的意义；这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”2非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系；能格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测，是统计意义上的“格兰杰因果性“，而不是真正意义上的因果关系，不能作为肯定或否定因果关系的根据当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也并不妨碍其参考价值因为在经济。
比如第一条SL不是PGDP的格兰杰原因的概率是00066，如果置信度为005，那么，00066小于005，于是，第一条的意思就是“SL是PGDP的格兰杰原因”同理，PGDP不是SL的格兰杰原因的概率是03207，这个概率很大，超过。
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