如果回归方程中不是全部平稳序列怎么处理

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/06 05:58:20
如果回归方程中不是全部平稳序列怎么处理
时间序列中AR模型的因果性和平稳性有什么区别?

一个系统的因果性指的是:当t

线性回归方程中,回归系数的含义是什么

回归系数越大表示x对y影响越大,正回归系数表示y随x增大而增大,负回归系数表示y随x增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.

Eviews平稳数据和非平稳数据的回归分析!

没太大关系只要OLS做出来的残差是平稳的就行了再问:那这样不会出现伪回归问题吗?您的意思是说对残差进行单位根检验吗?resid值不可以进行检验啊……谢谢了,我会加分的再答:请不要用您如果只是一个课程论

宽平稳随机过程与宽带平稳随机过程是一个概念吗?如果不是,它们之间有什么区别?

这里的宽窄可能指的是带宽,即随机过程中的频率成分的宽窄.比如白噪声就是无线宽带的随机过程,而单频的正弦波的频带宽度为0.因此宽平稳随机过程与宽带平稳随机过程应是一个概念.想起有一类平稳随机过程叫严平稳

用SPSS17.0算出的标准系数是不是就是回归系数?如果不是那回归分析出的结果图表中哪个值是回归系数?

CONFICIENS 中的B 就是回归系数,另外应注意SIG值应小于0.05,MODEL SUMMARY中的Adjusted R square&nbs

VAR模型即向量自回归模型,一定在平稳的时间序列上才能建立吗?

时间序列必须平稳才能做后续分析否则建模就没有意义了再问:那么请问你知道向量自回归模型有何不足之处吗?它的缺漏在哪里?再答:没有考虑当期的影响。。。

granger因果检验前提是序列平稳,但是如果情况是序列不平稳但var滞后结构分析通过了, 就能够忽略不平稳?

向量自回归自己会动态调整至平稳的...再问:米有明白……是滞后结构那一步么?我不是学统计的,所以特别的不系统

erdas或ARCGIS中如何做NDVI序列和时间序列的一元线性回归?

很简单,随机选择采样点,然后excle统计.很多东西不是想象中的那么复杂.

回答:⑴ 随机时间序列的平稳性条件是什么?证明随机游走序列不是平稳序列.⑵ 单位根检验为什么从DF检

⑴随机时间序列{}(t=1,2,…)的平稳性条件是:1)均值,是与时间t无关的常数;2)方差,是与时间t无关的常数;3)协方差,只与时期间隔k有关,与时间t无关的常数.对于随机游走序列,假设的初值为,

在EVIEWS软件中,像历年的GDP等有很强的增长趋势的时间序列一般都是非平稳时间序列吗?

样本数太少,而且滞后项选择不合理.再问:如果我把样本数增大,maximumlags应该如何确定?能通俗的跟我说下嘛?我数学不是太好,看了有些网上说这个都是列公式求,我看不太懂。谢谢~再答:别让软件自动

回归方程

解题思路:先求出横标和纵标的平均数,利用公式求出线性回归方程的系数解题过程:varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prc

Matlab中libsvm回归怎么做时间序列的单步和多步预测

很高兴为您解答.a(1)=0;for i=2:220  a(i)=0.6*a(i-1)+randn;endtrain_t = 1:200;train&

[求助]非平稳时间序列如何做回归 ,

直接用原序列回归肯定是不对的.原序列是非平稳序列.如果你是要做协整分析,那么你这个模型是失败的.因为协整分析要求几个序列是同阶单整,你现在adf检验没通过.所以你可以考虑:自变量的选择是否存在问题?可

线性回归方程中是什么意思

答:求和符号"∑".符号"∑"读作"西格玛",常用作求和,"∑"(∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有一个ai)读作"西格玛ai从i=1到i=n","∑"(∑上面有一个n,下面有一个i=1,右面有

关于多元线性回归问题~按照常规(ols-多重共线性-异方差检验-序列相关检验)做完后,发现数据是不平稳的(因为是时间序列

时间序列的话应该先检验数据是不是平稳的在做回归,不平稳的话就没有意义了,可以尝试先做差分在看看是否平稳在做回归

如何在eviews中检验时间序列数据的平稳性

平稳看PROB值,小于0.05就是平稳

在VAR建立模型中,原序列非平稳,二阶差分平稳后,建立VAR模型是用原序列,还是二阶的平稳序列.

VAR需要平稳序列.如果想用不平稳的原序列的话可以考虑误差修正模型(ECM).误差修正模型是有约束的VAR你可以理解为升级版的VAR(所以不平稳才能使用)再问:但是,在好多文献中,看到非平稳的序列也建

请问,在多元回归分析中,如果回归方程的R平方值比较接近于0而不是1,说明什么?

相当于没有找到预测变量,看你是分析影响因素还是预测,影响因素的话r2没必要特别高的,预测要求大于0.7