2 つの変数間の因果関係をテストするためにグレンジャー因果関係を使用しようとしています。ただし、ほとんどのグレンジャー因果モデル (およびベクトル自己回帰モデル) は、変数ごとに単一の時系列 (変数ごとに 1 つのサンプル) を使用します (複数の変数がある場合は、変数ごとに 1 つの時系列)。Python statsmodels Granger 因果関係の実装は、この例を示しています。
ただし、私の場合は 2 つの変数がありますが、変数ごとに複数の時系列サンプルがあり、それらをグレンジャー因果モデルに融合したいと考えています。つまり、Granger 因果モデルの出力の変数について、各時系列ペアを個別に考慮する代わりに、それらすべてを一緒に使用して、回帰モデルに類似したある種のモデルを形成することができます。