试图使用格兰杰因果关系。不知道如何解释输出

Question

我有两组时间序列数据，

• 动物园的访客人数[6826 500 2050 5353 79 27 22 89 123 228 1647 1541 290 296 .....]
• 天气状况数据（降水量，降雨，降雪，雾等1/0变量）[0 86 41 0 0 0 0 0 0 0 196 0 0 43 18 0 8 23 38 0 58 .....]

我正在尝试测试格兰杰因果关系，以使用R中的lmtest包来确定天气数据对访客数量的影响。

在下面的代码中，我测试了降水数据。

 grangertest(dayvisitors ~ prec, order = 5)
    grangertest(prec ~ dayvisitors, order = 5)

对于第一次测试，p值为0.00153208，而对于第二次测试，p值更为显着：1.861e-05。

如果我理解正确，这意味着有一些外生变量，z可能是测试因果关系的更好的候选者。但是在这种背景下这没有意义，因为不存在可能对天气数据产生因果影响的变量。以前的访客数量值有助于预测天气数据也没有意义。

有人可以帮我解释一下吗？

Answer 1

你有没有关于人们检查天气预测和决定是否去动物园。这可以解释“因果关系”...此外，检查错误术语是否与您正在使用的两个变量以及使用serial.test函数的滞后数量自动关联。