99问答网
所有问题
当前搜索:
时间序列数据
一组
数据
前中后测采用什么统计方法?
答:
时间序列分析:时间序列分析用于研究
时间序列数据
的变化规律和预测未来趋势。对于前中后测的数据,可以通过时间序列分析来观察数据在不同时间点的变化情况,并预测未来的发展趋势。总之,根据具体的问题和研究目的,可以选择适当的统计方法来处理和分析一组数据的前中后测数据。需要注意的是,正确的数据处理和...
简述
序列
相关产生的原因
答:
1、经济系统惯性 自相关现象大多出现在
时间序列数据
中,而经济系统的经济行为都具有时间上的惯性。例如GDP、价格、就业等经济数据,都会随经济系统的周期而波动。又如,在经济高涨时期,较高的经济增长率会持续一段时间,而在经济衰退期,较高的失业率也会持续一段时间,这种情况下经济数据很可能表现为自...
下列选项中,属于
时间序列
的有( )。
答:
【答案】:D
时间序列
是指反映社会、经济、自然现象的
数据
按时问先后顺序记录形成的数列。时间序列有两个要素构成:一是现象所属的时问;另一个是对应不同时间的统计指标数值。ABC三项中的数列不是按时间的先后顺序形成的,因此不属于时间序列。
下列选项中,属于
时间序列
的有()。
答:
【答案】:D
时间序列
是指反映社会、经济、自然现象的
数据
按时问先后顺序记录形成的数列。时间序列有两个要素构成:一是现象所属的时问;另一个是对应不同时间的统计指标数值。ABC三项中的数列不是按时间的先后顺序形成的,因此不属于时间序列。
时间序列
预测法X怎么求
答:
ARIMA模型(移动平均自回归模型),其是最常见的
时间序列
预测分析方法。利用历史
数据
可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项,分别是AR模型,I即差分,和MA模型。SPSSAU智能地找出最佳的AR模型,I即差分值和MA模型,并且最终给出最佳模型预测结果,SPSSAU智能找出最佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则...
如何检验一个
时间序列
的自相关性
答:
一般来讲,
时间序列数据
较少出现异方差现象,更多地是序列相关问题。用stata软件实现异方差的检验,最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图,具体的命令如下:reg 被解释变量名 解释变量名 prrdict e, resid graph twoway scatter e 解释变量名 此外,还有white检验、G-Q检验和Breuch-...
时间序列
的
数据
可以用dea模型吗
答:
具体原因是什么我也不太清楚,但是传统的DEA模型是不可以使用
时间序列数据
的,不过,是可以使用面板的数据的。可能是因为DEA研究的是决策单元格的效率问题,使用时间序列数据没有很大的意义么?这个我也不是很清楚,等待大神解答。
时间序列
预测法的步骤
答:
ARIMA模型(移动平均自回归模型),其是最常见的
时间序列
预测分析方法。利用历史
数据
可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项,分别是AR模型,I即差分,和MA模型。SPSSAU智能地找出最佳的AR模型,I即差分值和MA模型,并且最终给出最佳模型预测结果,SPSSAU智能找出最佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则...
同比率如何计算
答:
同比率是用于比较不同时间或不同周期的数据变化的一种比率。它通常用于比较一个
时间序列数据
在不同年份或不同季度之间的变化趋势。同比率的计算公式为:同比率=(本期值-同期值)/同期值×100%。例如,假设一个公司去年同期的销售额为100万元,今年的销售额为120万元,那么该公司的同比销售额增长率为...
balanced panel是什么
数据
答:
面板数据(balanced panel),或称纵向数据,是统计学与计量经济学中截面数据与
时间序列数据
的结合。面板数据不同于混合横截面数据(pooled cross-sectional data)。面板数据是对 同一主体的不同时间点的观测值。混合横截面数据是在不同时点从同一个大总体内部分别抽样,将所得到的数据混合起来的一种数据...
棣栭〉
<涓婁竴椤
6
7
8
9
11
12
13
14
10
15
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜