时间序列相关性消除后自变量不显著
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/22 18:12:30
我不知道你是不是佛教徒,杂念要说消除我们做不到,要说压住那可以做,就是一门深入,常时熏修,要不断的养成习惯,慢慢的就能把你的杂念压住了.一句佛号把你的一切杂念压住了,那佛号也是杂念,那就是一个杂念把一
时间序列是什么?如果是以一个规则合并的话,最好自己写一个循环如果只是合成一个矩阵的话,矩阵的运算可以把两个放在一起再答:如满意请采纳~
你这个问题很难,要简单的就找张晓峒的书看,要稍微深一点就找高铁梅的书看
不好意思
这说明这些变量之间存在自相关,模型选择的是代表程度更高且自变量相互之间相关性低的自变量来,以保证自变量变化时,只影响因变量,而不影响其它模型中的自变量.建议你对这些自变量做两两之间的相关性检验,以说明
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
可以~回归以后再看是否出现自相关、异方差、多重贡献等问题,再修正就行了~再问:我在spss里面用的逐步回归,这个变量进了回归方程,可是和自变量的相关性很低,所以不知道可行不可行!再答:首先逐步回归应用
可以翻译成蛋白质的是编码序列,不翻译成蛋白质的是不编码序列.
analysis-timeseries-autoregression分析-时间序列-子回归,下面有三种方法可用于处理自相关问题,分别是精确最大似然、科克伦-奥克特和普莱斯-温斯登方法,只需要把因变量和
互相关函数就可以,不过你用的这个函数是在频域的相关性,但貌似你在做金融分析?corrcoef函数可能更合适吧.再问:貌似老师让用的就是在频域用互功率谱啥的分析,这个你知道怎么弄吗?再答:二者在意义上区
怎么给你说呢,学术化的定义很多,通俗点的例子,某只股票一段时期的价格数据按既定的时间顺序排列就可以称之为一种金融时间序列数据.
才10币,太少鸟,不过还是给你吧再问:不好意思,我就这点币了
多重共线性的处理的方法(一)删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意:从实际经济分析确定为相对不重要并
事物的发展变化趋势会延续到未来,反映在随机过程理论中就是时间序列的平稳性或准平稳性.投入产出法,作为一种科学的方法来说,是研究经济体系(国民经济、
你只有1个变量要做哪些计量模型啊总不能只做了个ADF检验就了事吧再问:还有这个,这个已经是三阶了,还有其他的什么图吗?似乎还有一个预测,那个使用电脑还是根据图的啊???再答:不懂你要做什么
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
可以,但是要回归系数有统计学意义
(一)时间数列的构成因素 长期趋势(T)现象在较长时期内受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势 季节变动(S)现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动 循环变动(C)现象以若干年为
做单位根检验(主要方法是ADF)通过采用差分、滞后等形式就可以发现平稳的时间序列了不然可能出现数据伪回归现象
把yt数据换了,最前面再加上一句clearst1st2就可以了(或者更简单一点,直接clear也行).再问:今天早上将matlab打开后改数据直接就行了,昨晚改了出不来,郁闷再答:运行不出来的原因是,