說明殘差平方和曲線擬合。
比如：
如果A是B的granger原因，說明A的變化是B變化的原因之壹。我們可以解釋，A對B的影響在壹定程度上是積極的。
然而，這並不意味著A隨著B的變化而變化，因為我們所有的格蘭傑因果專業化都是基於大量的統計數據。所以只能說在壹個相對長期累積的情況下，A的變化會導致B的變化。
曲線擬合：貝塞爾曲線與路徑轉化時的誤差。值越大，誤差越大；值越小，越精確。
擴展資料：
格蘭傑因果關系問題
1．首先格蘭傑因果關系檢驗是壹種統計時間順序，並不意味著存在因果關系，是否存在因果關系需要根據理論、經驗和模型來確定。
2．其次格蘭傑因果檢驗的變量應該是穩定的。如果單位根檢驗發現兩個變量不穩定，則不能直接進行格蘭傑因果檢驗。
3．協整結果僅表明變量之間存在長期均衡關系。由於變量不穩定，需要協整。因此，首先對變量求導。
4．長期均衡並不意味著分析結束，還應考慮短期波動，做誤差修正檢驗。
協整的問題
1．格蘭傑檢驗只能用於平穩序列，這是格蘭傑檢驗的前提。因果關系不是我們通常理解的因果關系，而是早期x的變化可以有效地解釋y的變化，因此被稱為“格蘭傑原因”。
2．偽回歸很可能出現在非平穩序列中。協整的意義在於檢驗其回歸方程所描述的因果關系是否為偽回歸，即檢驗變量之間是否存在穩定的關系。因此，非平穩序列的因果檢驗是協整檢驗。
3．平穩性檢驗有三個功能：
（1）檢查平穩性，若平穩性為平穩，則進行格蘭傑檢驗；如果是非平穩的，做協同陽性試驗。
（2）協整檢驗中各序列應使用的酉階。
（3）判斷時間學習列的數據生成過程。