[Granger causality - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Granger_causality) > グランジャー因果検定は、ある時系列が別の時系列の予測に有用かどうかを判断するための統計的仮説検定で、1969年に初めて提案された[1]。通常、回帰は「単なる」相関を反映しているが、Clive Grangerは経済学における因果関係は、ある時系列の過去の値を使って将来の値を予測できるかを測ることで検証することができると主張した。真の因果関係」の問題は深く哲学的なものであり、あるものが別のものに先行することを因果関係の証明として使用できると仮定する「事後的エルゴプロプターホックの誤謬」のため、計量経済学者はグレンジャー検定が「予測的因果関係」だけを見つけると主張している[2]。 因果関係」という言葉だけを使うのは誤用で、グレンジャー因果関係は「先行性」[3] と表現した方がよく、後にグレンジャー自身が1977年に主張したように「時間的関連性」[4] と表現しています。XがYを引き起こすかをテストするより、グレンジャー因果関係はXがYを予測するかをテストします[5] 。］ > 時系列Xは、通常、Xのラグ値（およびYのラグ値も含む）に対する一連の[[t検定]]および[[F検定]]を通じて、それらのX値がYの将来の値について統計的に有意な情報を提供することを示すことができる場合、グレンジャーはYを引き起こすと言われています[5]。 - 時系列データが[[定常性]]をもたないと適用できない。