逐段格兰杰因果关系的缺点/局限性和逐段新因果关系的进展

格兰杰因果关系（Granger Causality）是由经济学家克里夫·格兰杰（Clive Granger）提出的一种分析时间序列数据的方法，用于确定一个时间序列是否可以被用来预测另一个时间序列。格兰杰因果关系的提出及其在经济学、生物学、气象学等领域的广泛应用，使其成为了研究变量间因果关系的重要工具。然而，逐段格兰杰因果关系（Blockwise Granger Causality, BGC）作为该方法在多变量时间序列数据中的一种应用形式，在揭示不同脑区或变量间因果关系时存在一定的局限性。 1. 逐段格兰杰因果关系（BGC）的局限性 逐段格兰杰因果关系在时间域中可能无法揭示真实的因果关系。这种局限性主要来自于其使用的传递函数及其逆矩阵，以及多变量线性回归模型的偏信息。这导致了光谱BGC（spectral BGC）和条件光谱BGC（conditional spectral BGC）在因果推断中存在不足和/或限制，不可避免地导致对结果的误解。例如，在频率域中，BGC方法可能会产生误导性的结果。 2. 新的逐段因果关系（BNC）方法 为了解决这些局限性，研究人员提出了新的逐段因果关系（Blockwise New Causality, BNC）和光谱BNC方法，以增强线性回归模型的因果推断能力。通过多项例子验证，BNC测量被认为比BGC或条件BGC更合理和敏感，能更好地反映真实的因果关系或其趋势。在对癫痫患者进行的脑电图数据分析中，研究人员发现，尽管BGC和BNC方法均显示了频率域中的显著因果流，但光谱BNC方法得出的结果更加令人满意和有说服力，与事件相关的时间-频率功率谱活动相一致。这表明，光谱BGC方法可能会产生误导性结果。 3. 应用范围和前景 研究人员坚信，他们新定义的逐段因果关系，以及以前的NC定义，可能在经济学、神经科学和工程学等领域有着广泛的应用前景。这些领域通常需要分析时间序列数据中不同变量之间的关系。新的方法能够在时间和频率域中提供更加精确和可靠的因果关系分析，尤其是在分析脑区活动或经济时间序列等复杂系统时，能够提供更加深入的见解。 总结来说，虽然格兰杰因果关系是因果分析中的一个有力工具，但其逐段形式（BGC）存在一些不足。研究人员通过对方法的改进，提出了新的逐段因果关系方法（BNC），并通过实例证实了其在特定应用中的优越性。随着因果关系分析在各学科领域的重要性日益突出，这些新方法的提出，无疑将对相关研究产生积极的影响。