杜宾检验dw相关性的判断方法
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 18:08:47
楼主为什么一定要AR(2)呢?...AR(1)用广义差分就可以了...经济意义一般AR(1)...楼主改AR(1)试试...如果还不行...看看是不是有别的问题...改模型设定看看...或者改成大样本
DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验D-W检验:德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法,其公式为:D-W=∑(Et-Et-
用相关系数r判断:r=[∑(x-X)(y-Y)]/√[∑(x-X)²∑(y-Y)²]随机变量x、y,其平均值分别为X、Y.|r|≤1|r|越大[越接近1]相关性越大,|r|越小[越
A不对.b3=b2-b1B不对.b3=b1+b2C正确.D不对.b3=(b2-b1)/2用A为例说明判断方法方法1.眼力,直接看出3个向量间的线性关系若看不出,用方法2方法2.(a1+a2,a2+a3
DW检验也是就自相关检验,一般多适用于变量间相互独立且样本容量较小的分析.0
简单和你说吧首先看方差检验表,通过检验了说明回归方程可靠性强,反之则不强,回归系数的检验是说明自变量是不是对因变量真的有影响!
DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验0
先进性复共线性检验,如果变量之间复共线性特别大,那么进行岭回归和主成分回归,可以减少复共线性,岭回归是对变量采取了二范数约束,所以最后会压缩变量的系数,从而达到减小复共线性的目的,另外这个方法适合于p
把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问:都用秩相关分析吗再答:是的,当然,后两列间可用PEARSON相关系数
Durbin-Watsonstat
DW在模型汇总里面,不是这个表格再问:那怎么做模型汇总呢??
首先,您用不同的测量方法,是1方法测量了A,2方法测量了B吗?如果是这样,就无法进行假设检验,因为测量方法也是一个因子了(变量).
当然可以,矩阵的行向量和列向量都可以用该方法判断其相关性
一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现
首先,要判断您输入输出的数据类型,是连续的还是离散的;连续数据是否是正态的;两样本是否方差齐性等等.根据这个结果,确定选择适合的假设检验,然后就可以在统计>基本统计或统计>方差分析或统计>非参数或统计
所谓线性相关,简单地说,就是一个向量可以用另外两个向量的线性组合表示出来.对于本题而言,a1=αa2+βa3(其中,α,β是常数)的解唯一,就说明是线性相关.设a1=αa2+βa3,代入坐标得:(2,
高中选修2-3附录中有
不是.相关性检验是两个或多个变量间的相关问题,而自相关主要发生在时间序列分析中,考虑的是变量在不同时间段的相关性.