您需要检查grangertest
返回的内容:
library(lmtest)
x <- grangertest(egg ~ chicken, order = 3, data = ChickEgg)
class(x)
#[1] "anova" "data.frame"
x
#Granger causality test
#
#Model 1: egg ~ Lags(egg, 1:3) + Lags(chicken, 1:3)
#Model 2: egg ~ Lags(egg, 1:3)
# Res.Df Df F Pr(>F)
#1 44
#2 47 -3 0.5916 0.6238
这不是我们可以坚持在 RasterLayer 中的东西
str(x)
#Classes ‘anova’ and 'data.frame': 2 obs. of 4 variables:
# $ Res.Df: num 44 47
# $ Df : num NA -3
# $ F : num NA 0.592
# $ Pr(>F): num NA 0.624
# - attr(*, "heading")= chr "Granger causality test\n" "Model 1: egg ~ Lags(egg, 1:3) + Lags(chicken, 1:3)\nModel 2: egg ~ Lags(egg, 1:3)"
>
我不确定你在追求什么,但如果它是 p 值,也许
x$'Pr(>F)'[2]
#[1] 0.6237862
然后我们可以将函数更改为:
funG <- function(x) { if (is.na(x[1])){
NA
} else {
grangertest(x[13:24] ~ x[1:12],order=1 )$'Pr(>F)'[2]
}
}
光栅堆栈示例:
library(raster)
r <- raster(ncol=10, nrow=10)
set.seed(9)
FNO2 <- stack(sapply(1:24, function(i) setValues(r, runif(ncell(r)))))
测试功能:
d <- as.vector(FNO2[1])
funG(d)
#[1] 0.03248222
现在:
granger<-calc(FNO2,funG)
granger
#class : RasterLayer
#dimensions : 10, 10, 100 (nrow, ncol, ncell)
#resolution : 36, 18 (x, y)
#extent : -180, 180, -90, 90 (xmin, xmax, ymin, ymax)
#coord. ref. : +proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0
#data source : in memory
#names : layer
#values : 0.007425836, 0.9895796 (min, max)