<div dir="ltr"><p>To whom it may concern,</p><p>I hope this message finds you well. I am writing to seek assistance regarding the computation of frequency-domain Granger causality using non-parametric methods as described in the FieldTrip tutorial documentation. Specifically, I am interested in the section on conditional Granger causality (<a rel="noreferrer" href="https://www.fieldtriptoolbox.org/example/connectivity_conditional_granger/" target="_blank">https://www.fieldtriptoolbox.org/example/connectivity_conditional_granger/</a>).</p><p>In the tutorial, the code explicitly specifies whether to use a bivariate or multivariate model, whereas other sections of the documentation (e.g., <a rel="noreferrer" href="https://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/connectivityextended/#introduction" target="_blank">https://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/connectivityextended/#introduction</a>) do not explicitly state this. My question is: when the model type (bivariate or multivariate) is not explicitly stated, which model does FieldTrip use by default?</p><p>To investigate this, I conducted a small test. I found that specifying "cfg.granger.sfmethod = 'bivariate';" produced different directed connectivity results between electrode pairs compared to when "cfg.granger.sfmethod" was not specified. This test was conducted using the non-parametric Granger method. However, when using the parametric method as the tutorial, I found that specifying "cfg.granger.sfmethod = 'bivariate';" in "ft_connectivityanalysis" resulted in an error.</p><p>Here is the code for my non-parametric Granger causality test:</p><p>cfg.toilim = [0.5 1.5];                       <br>data = ft_redefinetrial(cfg, data);<br><br>cfg        = [];<br>cfg.method ='mtmfft';<br>cfg.taper     = 'dpss';<br>cfg.output    = 'fourier';<br>cfg.tapsmofrq = 2;<br>mfreq   = ft_freqanalysis(cfg, data);<br><br>cfg           = [];<br>cfg.method    = 'granger';<br>cfg.granger.conditional = 'no';<br>cfg.granger.sfmethod = 'bivariate';<br>mgranger_bivar      = ft_connectivityanalysis(cfg, mfreq);<br><br>cfg           = [];<br>cfg.method    = 'granger';<br>mgranger_default      = ft_connectivityanalysis(cfg, mfreq);<br></p><p><br></p><p>Additionally, here is the code using the parametric Granger method, which does not allow explicit specification of "cfg.granger.sfmethod = 'bivariate';":  <br></p><p>cfg         = [];<br>cfg.order   = 5;<br>cfg.toolbox = 'bsmart';<br>mdata       = ft_mvaranalysis(cfg, data);<br><br>cfg        = [];<br>cfg.method = 'mvar';<br>mfreq_para      = ft_freqanalysis(cfg, mdata);<br><br>cfg           = [];<br>cfg.method    = 'granger';<br>% cfg.granger.conditional = 'no'; %error<br>% cfg.granger.sfmethod = 'bivariate';%error<br>granger_para       = ft_connectivityanalysis(cfg, mfreq_para);<br></p><p>I would greatly appreciate any guidance or recommendations on how to address this issue and understand the default model used by FieldTrip when not explicitly specified. My core question is whether the traditional bivariate model is used by default when the model type (bivariate or multivariate) is not specified, regardless of whether a parametric or non-parametric Granger method is employed. If the default is indeed the bivariate model, why do the results differ from those obtained when explicitly specifying the model as bivariate(with non-parametric Granger method)? Additionally, any insights on resolving the error encountered when specifying the bivariate model in the parametric method would be extremely helpful.  <br></p><p>Thank you very much for your time and assistance.</p><p>Best regards, </p><p>Chengyuan Wu  <br></p><p><br></p></div>