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残差的一阶自相关系数
一阶
序列不
相关
还用求二阶吗
答:
对于一些更复杂的任务,比如预测未来的值或者识别异常点,我们可能需要考虑更高
阶的
序列相关性。二阶序列相关性,也称为自相关系数,可以告诉我们当前值与前两期的值之间的关系。如果一个序列的二
阶自相关系数
显著不为零,那么我们就可以说该序列存在二阶序列相关性。在某些情况下,二阶序列相关性可能是...
在spss中
残差自相关
检验=散点图法。回归后的残差值,但是 滞后一期的残 ...
答:
spss 数据转换里面 有一项创建时间序列,里面有生成滞后的参数设定
自协方差、
自相关系数
有什么联系?
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...
时间序列预测法X怎么求
答:
除此之外,SPSSAU还输出Q统计量值,AIRMA模型构建后一般要求模型
残差
为白噪声,即残差不存在自相关性,可通过Q统计量检验进行白噪声检验(原假设:残差是白噪声);比如Q6用于检验残差前6
阶自相关系数
是否满足白噪声,通常其对应p 值大于0.1则说明满足白噪声检验(反之则说明不是白噪声),常见情况下可...
时间序列预测法的步骤
答:
除此之外,SPSSAU还输出Q统计量值,AIRMA模型构建后一般要求模型
残差
为白噪声,即残差不存在自相关性,可通过Q统计量检验进行白噪声检验(原假设:残差是白噪声);比如Q6用于检验残差前6
阶自相关系数
是否满足白噪声,通常其对应p 值大于0.1则说明满足白噪声检验(反之则说明不是白噪声),常见情况下可...
时间序列预测法的步骤有哪些?
答:
除此之外,SPSSAU还输出Q统计量值,AIRMA模型构建后一般要求模型
残差
为白噪声,即残差不存在自相关性,可通过Q统计量检验进行白噪声检验(原假设:残差是白噪声);比如Q6用于检验残差前6
阶自相关系数
是否满足白噪声,通常其对应p 值大于0.1则说明满足白噪声检验(反之则说明不是白噪声),常见情况下可...
什么是时间序列的自协方差与
自相关系数
?
答:
一、自协方差和
自相关系数
p
阶自
回归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(t...
时间序列预测法的步骤
答:
除此之外,SPSSAU还输出Q统计量值,AIRMA模型构建后一般要求模型
残差
为白噪声,即残差不存在自相关性,可通过Q统计量检验进行白噪声检验(原假设:残差是白噪声);比如Q6用于检验残差前6
阶自相关系数
是否满足白噪声,通常其对应p 值大于0.1则说明满足白噪声检验(反之则说明不是白噪声),常见情况下可...
...Q统计量符合 但是不知道怎么算
自相关系数
显著不为0还是为0
答:
你这个如果是在拟合完方程之后选择Q-statistic输出的
残差
Q统计量的话恭喜你,模型拟合效果非常好,因为Q统计量的p值很大,不能拒绝原假设H。(残差不相关),所以也就是残差满足白噪声的假定,那么模型就很好了。提醒一点,如果是直接选择resid一列在测试
序列相关
出来的结果和这个不一样。
多重共线性、异方差和
自相关
性
答:
3.3
自相关
的检验 &
残差
图---et与e(t-1)的相关图 &DW检验 但是DW检验的前提条件较多,首先需要u为
一阶自
回归,而且回归必须存在常数项 3.4自相关的处理 &差分法 &科克伦--奥克特迭代 基本思想是对变量回归,求残差u,u=相关系数*u(t-1)+随机扰动项 然后根据计算出来
的相关系数
做差分,...
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