ベイジアン・グレンジャー因果性

ベイジアン・グレンジャー因果性とは、ある時系列の過去の値が別の時系列を予測する情報を持つかどうかを、頻度論的なp値ではなくベイジアン推論の枠組みで検証する手法である。ベクトル自己回帰（VAR）モデルの構造に係数に対する事前分布を組み合わせ、事後確率またはベイズ因子によって因果関係の主張を評価する。これは、古典的なグレンジャー因果性検定に対する、確率的かつニュアンスに富んだ代替手段を提供する。