stata序列的自相关及偏相关图

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

是Canonicalcorrelations吗?helpcanonsysuseautocanon(lengthweightheadroomtrunk)(displmpggear_ratioturn)

【原文】余幼时即嗜学.家贫,无从致书以观,每假借于藏书之家,手自笔录,计日以还.天大寒,砚冰坚,手指不可屈伸,弗之怠.录毕,走送之,不敢稍逾约.以是人多以书假余,余因得遍观群书.既加冠,益慕圣贤之道,

由后序和中序也可以确定后序DCFEBIHGA中序DCBFEAGHI后序的最后一个元素是根,依据中序序列,就可把根的左右子树分出来.比如第一题,A是根,再根据中序知：其左子树是（DCBFE),右子树是（

在spss中打开要处理的数据,点击“分析”下拉菜单中的“相关分析”.就可以选“相个相关变量分析”或“偏相关分析”.这样就可以对18个因素进行分析了.就分析结果,筛选出最主要的影响因素.

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

篇相关系数利用procreg就可以求,model语句下面添加pcorr1pcorr2选项：例如procregdata=sashelp.class;modelheight=weight/pcorr1pc

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？

时间序列的处理还是用Eviews软件好一些,毕竟是Eviews是专门处理时间序列数据的

具体命令为tssetyear（year是指的时间变量,具体的看你的变量设定）这种设定是针对整个数据而言的.

看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的；但方差较大,预测准确度较低.你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS（可行广义二乘）,可同时达到目的.广义差分

建立回归模型即可相关性可以通过相关分析来判断我经常帮别人做这类的数据分析

我将胳膊伸进石头之地,我们瞧着它的眼睛,它也报以凝眸当你小小的心脏开始苏醒宁做凡人不羡仙风暴最先撒下滂沱大雨.的命不息,奋斗不止哈哈

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

F检验又叫方差齐性检验.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验

可以做的广义差分可以我经常帮别人做这类的数据分析再问：您好！我知道广义差分可以修正自相关，但这种方法不是也是针对时间序列的吗？涉及到Y(t)和Y（t-1)的哇。有没有专门修正截面数据自相关的？？还是说

[cory,lag]=xcorr(f,'unbiased');plot(lag/fs,cory）;%自相关函数(无偏差的),其中,f为原函数,cory为要求的自相关函数,lag为自相关函数的长度.fs

红色数据表示字符串变量,这是不能用于回归分析的.一般在做面板回归的时候,直接从excel将数据黏贴到STATA里地区变量是字符串变量,需要进行转换.但是你这里除了年份的数据是数值型的,其他的都是红色就

%产生Lorenz时间序列sigma=10;%Lorenz方程参数r=28;b=8/3;y=[-1;0;1];%起始点(3x1的列向量)h=0.01;%积分时间步长k1=10000;%前面的迭代点数k