t值和p值对应表Eviews
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 00:50:10
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
p值过大,则不能拒绝原假设(与你选的显著水平有关),原假设是序列为单位根过程(非平稳).
主要看P值.但是GRANGER因果检验一般都是以变量相互不具有因果关系为原假设的,这样的原假设下,P值小于0.05就说明具有因果关系.
把你的图发上来给你解释再问:这个是LM检验再答:LM统计量为30.44488,查表确定显著性水平α=0.05的临界值,统计量的值大于临界值,且伴随概率P-值为0.1554,大于显著性水平,因此不能拒绝
因为f检验是对方程整体拟合度的检验,对于参数的检验适用于t检验
无论是什么假设检验,P值的含义都可以这样理它是指拒绝原假设所需要的最低置信水平.比如p=0.1,那么表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒绝原假设,如果置信水平高于0.1,比如0.05,则只能接受
设时间为t,A位置=-2-tB位置=4-2tP位置=-t(A+B)/2=P.
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
序列的平稳性可以用自相关分析图判断:如果序列的自相关系数很快地(滞后阶数k大于2或3时)趋于0,即落入随机区间,时序是平稳的,反之非平稳.需要注意的是,在B-J方法中,只有平稳的时间序列才能够直接建立
别告诉我你是拿历史价格直接做的分析.只有分析变化率之间的因果联系才有意义.你做了{Y_(i+1)-Y_i}/Y_i的处理了吗.再问:怎么做,求大神指教再答:你要先把价格处理成变化率,然后导入两组变化率
系数T值通过检验,说明各系数(解释变量)对被解释变量显著.R^2小则说明你列的模型对被解释变量不显著.试试用别的模型来解释吧
p值是对回归系数的显著性检验,p值越大,t统计量越小.若t统计量小于给定显著性水平下的临界值,就必须接受原假设,说明因变量对自变量的线性回归不成立.就是说方程除了问题,再仔细研究一下,一定要使用正确的
AC确定MA的阶数,PAC确定AR的阶数.看拖尾与结尾.这个图很明显是一个AR(1)的过程.再问:怎么确定的AR1,再答:PAC一阶结尾,AC拖尾,典型的AR(1)模型
C的T值,24.4070/6.9973=3.49x2和x3的t值算法相同,我就不在这儿算了T值=系数/StdR-squared首先残差的2次方和RSS=342.5486,ESS=31.4289推出TS
判别:修正:逐步回归法(1)用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归.按可决系数大小给解释变量重要性排序.(2)以可决系数最大的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量.
这个序列不平稳,不能用arma,要用arima,先对它做一阶差分,ac、pac图后几个都在虚线范围内,确定平稳(得不到的话就再二阶差分),再看前面有几个超过虚线范围的,ac对应q,pac对应p,几阶就
我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig(双侧)应该分别指:t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般
P值大于0.05说明该系数不显著.说明该变量对回归方程没有重大的意义,应该替换该变量.
就是P值的具体信息可以看百度百科的P值检验
应该是p值,p0.05时不能拒绝原假设