自相关与偏自相关p都是o是截尾还是拖尾

不清楚你的数据是是时间序列还是截面数据?还有你这个是想用组合模型?还是想用arma来解决自相关的问题?我根据你的描述只能给出下面的解答.既然自相关图在1阶结尾,但是偏自相关在一阶、二阶、十阶超出,自相

课后题解:一、熟读课文,把四次写背影的文字找出来,联系全文细细品味,回答下列问题.1．复述父亲过铁道买橘子的过程.在这段文字中,作者是怎样描写父亲的背影的?为什么写得这样详细?2．课文写父亲离去时的背

啊,这么多天了,我看这些问题太深奥了的都没人懂啊.这是大学里的内容吧?要是考研呢,这些什么的或者自己感兴趣,问老师吧,但有些专业的东西真的是人和人之间有些一听就懂,有些怎么都听不懂.或者你可以去网上搜

第一列一阶截尾,q=1第二列二阶截尾,p=2平稳性：在序列中,view——unitroottest——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

自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARM

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《背影》寒冰夜的背后是那条我以为通向幸福的街河的对岸那间咖啡馆烛光也悄悄熄灭风吹散了倒映在水中星星的排列陌生的体温怎么会有熟悉的呼吸纠结抛一枚硬币让它沉睡在水底岁月侵蚀不去的回忆你说别回头再注视我离开

一、新诗不觉千回咏,古镜曾经几度磨.二、无私于轻重,不偏于憎爱,然后能平理若衡,照辞如镜矣.再有李白有诗《送杨少府赴选》：“大国置衡镜,准平天地心.群鉴无邪人,朗鉴穷情深.”李顽有《送裴腾》：“衡镜合

怎么会无法确定呢?检验自相关的方法有很多的,随便找本书翻翻好了,比如,DW、GB什么的.关键问题是,你直觉上要首先确定是否存在自相关.比如说,你选取了股票价格变量,那直觉上就会有自相关的问题.像你说的

u1=0.5*0+10=10u2=0.5*10+0=5u3=0.5*5+0=2.5u4=0.5*2.5+0=1.25u5=0.5*1.25+0=0.625

spss中分析—预测—创建模型,在方法中可以选专家建模器,然后点条件进去选只选ARIMA模型就可以了.自相关图和偏相关图是分析—预测—自相关点进去就可以,不知道你用的是中文版还是英文版再问：中文版的我

你这个数据都没平稳,不能用于建模先做差分平稳化后,再看自相关和偏相关函数图

通过DW值是判断残差是否存在自相关的,如果需要检验原始数据是否存在自相关,比较精确的方法是通过时间序列中的自相关检验方法,通过观察自相关图来判断

你不是已经得到结果了吗?我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：我想画出AC和PAC的图形，明白？

自相关指的是被解释变量与其自身前期滞后的相关性.在计量中,通常用随机干扰项的自相关来衡量,即u(t)=a*u(t-1)

金谷园[杜牧]繁华事散逐香尘,流水无情草自春.日暮东风怨啼鸟,落花犹似坠楼人.补充译文：石崇当年的繁华往事,早已追随沉香木粉散尽.流水无情地流淌,春草还像过去一样青青.太阳落山,东风劲吹,使归鸟啼怨,

helpdwatson

异方差用WLS进行修正自相关用prais进行修正

自相关函数是表示某一函数本身变化快慢的函数.具体应用在数字信号基带最佳接收时代替匹配滤波器,容易实现.可以参考斯科拉《数字通信-基础与应用》,很详细.

首先做滞后一期的残差（在时间序列里边）,然后把残差和滞后一期的残差做回归,记下它的斜率.在做滞后一期的自变量和因变量、建立新变量=元变量-斜率*滞后一期的变量.做新变量之间的回归.检查DW,若仍不合格