<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"><div dir="ltr">Dear all,<div><br></div><div>Looking at the code for conditional spectral Granger it looks like that if one want to derive GC from s1 to s2 conditional on the rest e.g. s3, the nonparametric spectral factorization is computed on cross-spectral matrix containing all s1,s2,s3  and  on cross-spectral matrix containing s2 and s3. These two factorization are used to derive GC from s1 to s2 conditional on the rest. </div><div><br></div><div>Suppose s1  has two components:  s1a and s1b , s2 as well: s2a and s2b and so on, I would like to compute the conditional Granger as before from s1 to s2 using a blockwise approach (where s1a and s1b are one block etc). These can be done with  cfg.granger.block and channels combination ?  </div><div>Since it is poorly documented someone can provide a simple example </div><div><br></div><div>cfg.channel={'s1a','s1b','s2a','s2b','s3a','s3b'}</div><div><br></div><div> cfg = [];<br> cfg.method = 'granger';<br> cfg.granger.sfmethod='multivariate';<br> cfg.granger.conditional='yes';<br> cfg.channelcmb = { ??     };   </div><div> cfg.granger.block = ??          </div><div> g_stopCond = ft_connectivityanalysis(cfg, freq);</div><div><br></div><div>thanks</div><div>Edoardo</div></div>