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自相关图与偏自相关图
时间序列 拖尾性 截尾性 是什么意思啊?怎么简单判别?
答:
在sas软件中,我们可以通过得来到的自相关函数
图和偏
相关函数图来判断:设显著水自平取a=5%。如果样本自相关系数和样本
偏自相关
系数在最初的阶明显大于2倍标准差,而后几乎95%的系数都落在2倍标准差的范围内,且非零系数衰减为小值波动的过程非常突然,通常视为k阶截尾;如果有超过5%的样本相关系数...
在SPSS中如何确定ARIMA模型的p和q?
答:
SPSSAU「在线SPSS」的ARIMA模型可自动提供最佳的P值和Q值,当然也可以结合偏自相关图进行综合判断。计量经济研究里面的ARIMA模型
和偏自相关图
,建议直接查看ARIMA模型智能生成的P值和Q值一般更加准确。
残差自回归模型如何做预测 以下数据如何做auto-regressive预测_百度...
答:
残差自相关模型拟合 当残差自相关检验显示残差序列高度自相关时,我们需要对残差序列进行二次拟合,进一步提取残差序列中蕴涵中的相关信息,拟合残差自相关模型的步骤和命令与构建ARIMA模型的步骤与命令一样。绘制差分后序列
自相关图和偏自相关图
acf(x.fit1$residual)pacf(x.fit1$residual)12 ACF PACF ...
偏自相关
系数
和自相关
系数有什么不同?
答:
一、自协方差
和自相关
系数 p阶自回du归AR(p)自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)]自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5]二、平稳时间序列自协方差与自相关系数 1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数:r(k)=r(t,t+k)=E[X(t)-EX...
偏自相关
系数怎么算?
答:
偏自相关
函数(Partial Autocorrelation Function,PACF)是一种用于分析时间序列数据的统计方法,它能够帮助我们理解时间序列数据中的长期依赖性和周期性变化。PACF的计算公式是基于自相关函数(Autocorrelation Function,ACF)
和偏
相关函数(Partial Correlation Function,PCF)的。在计算PACF时,我们需要首先计算...
ARIMA模型是什么?
答:
ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数;MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称...
帮忙分析下eviews中的
自相关图
答:
平稳性:在序列中,view——unit root test——可以检查原序列、一阶序列;貌似只有差分平稳后才可以建立ARIMA,就是你p,q中间的1表示1阶差分吧 若你的图是一阶差分的,那么建立方程LS D(X) C AR(2) MA(1),试试 在方程窗口,view——residual test ——Q检验和LM
自相关
检验,至于P值...
SAS能做
自相关
性检验吗,程序是什么,自相关性检验在做回归分析之前还是之 ...
答:
时间序列中经常会有
自相关
检验,最常用的方法是D-W检验,sas/ETS模块中的proc autoreg语句可以实现:/*-- Durbin-Watson test for autocorrelation --*/ proc autoreg data=a;model y = time / dw=4 dwprob;run;另外,proc reg语句也可以:proc reg data = a;model y =time / dw;run;...
时间序列预测法的步骤
答:
当然,研究人员也可以自行设置AR模型,差分阶数和MA模型,即分别设置自回归阶数p,差分阶数d值和移动平均阶数q,然后进行模型构建。至于自回归阶数p,差分阶数d值和移动平均阶数q值应该设置多少合适,建议研究人员分别使用偏(自)
相关图
进行分析(SPSSAU也智能提供p值或q值建议),以及使用ADF检验分析得出合适...
自相关
性的如何减小自相关性对模型的影响
答:
a. 用相关计量软件: 比如说E-VIEWS检查残差的分布。 如果残差分布具有明显和圆润的线性分布图像, 说明
自相关
性存在的可能性很高。反之, 无规则波动大的分布图像显示出相关性微弱。比如,以上图片,左边较为圆润的分布就显示出自相关性的存在,右边波动大的则反之。b.Durbin-Watson Statistics(德宾—...
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