Difference between revisions of "Orange: Granger Causality"
Jump to navigation
Jump to search
Onnowpurbo (talk | contribs) |
Onnowpurbo (talk | contribs) |
||
| Line 8: | Line 8: | ||
Time series: Time series as output by As Timeseries widget. | Time series: Time series as output by As Timeseries widget. | ||
| − | + | Widget melakukan beberapa test statistik untuk mengetahui bahwa series ini menyebabkan series lain sehingga kita dapat menggunakan series sebelumnya untuk mem-forcast series yang kemudian. | |
[[File:Granger-causality-stamped.png|center|200px|thumb]] | [[File:Granger-causality-stamped.png|center|200px|thumb]] | ||
| Line 19: | Line 19: | ||
* The effect (consequent) series. | * The effect (consequent) series. | ||
| − | + | Time series yang Granger-cause series yang kita tertarik adalah kandidat yang baik untuk dimasukan dalam VAR model yang sama. Akan tetapi kita harus berhati-hati, meskipun sebuah series di katakan Granger-cause yang lain, ini tidak berarti pasti ada hubungan casual di antara series tersebut. Oleh karenanya, berhati-hati lah. | |
| − | |||
==Referensi== | ==Referensi== | ||
Revision as of 18:19, 11 March 2020
Sumber: https://orange.biolab.si/widget-catalog/time-series/granger_causality/
Test untuk mencek apakah sebuah time series Granger-causes (yaitu, menjadi indikator dari) time series yang lain.
Input
Time series: Time series as output by As Timeseries widget.
Widget melakukan beberapa test statistik untuk mengetahui bahwa series ini menyebabkan series lain sehingga kita dapat menggunakan series sebelumnya untuk mem-forcast series yang kemudian.
- Desired level of confidence.
- Maximum lag to test to.
- Runs the test.
- Denotes the minimum lag at which one series can be said to cause another. In the first line of the example above, if we have the monthly unemployment rate time series for Austria, we can say something about unemployment rate in Hungary 10 months ahead.
- The causing (antecedent) series.
- The effect (consequent) series.
Time series yang Granger-cause series yang kita tertarik adalah kandidat yang baik untuk dimasukan dalam VAR model yang sama. Akan tetapi kita harus berhati-hati, meskipun sebuah series di katakan Granger-cause yang lain, ini tidak berarti pasti ada hubungan casual di antara series tersebut. Oleh karenanya, berhati-hati lah.