格兰杰因果关系检验（Granger Causality Test）是一种用于检验变量间因果关系的统计方法。
在统计学中，因果关系并不意味着变量之间存在着真正的因果关系，而是指当一个变量因为另一个变量的变化而发生变化时，我们认为存在着因果关系。
在进行格兰杰因果关系检验时，我们需要先明确待分析的变量间的关系。在时间序列分析中，我们通常会将变量分为因变量（dependent variable）和自变量（independent variable）。因变量是我们想要分析的变量，自变量是引起变化的原因。
如果我们认为自变量对因变量存在着因果关系，那么我们可以使用格兰杰因果关系检验来检验这种关系是否存在。通常情况下，我们需要先进行数据的平稳性处理，然后将数据拆分为训练集和测试集，在训练集上构建模型，并使用测试集来检验模型的准确性。
对于初学者来说，使用格兰杰因果关系检验可能并不容易。如果您想要更深入地了解该方法的使用，建议您前往相关论文、书籍、或参加线下学习、培训等。