对二阶单整序列eg检验-搜答案-搜搜做题作业网

是不是可以将其中一个做因变量一个做自变量做线性回归然后输出结果里就能看到F检验值了

eviews数据分析可以做的我经常帮别人做类似的数据分析

1.用差分前的序列数据（x,y）;2.最小二乘：quick——estimateequation中输入：ycx运行即可3.结果分析：把回归的残差序列命名为e命令窗口：seriese=resid对生成的序

都用原序列你可以看看其他发表的论文也是这么操作的再问：谢谢。那如果协整检验中，OLS的回归残差不能通过ADF检验（该检验与此前的检验设置都是相同的），那就是证明不存在协整关系，失败了吗？再答：是的

如图：具体做法：1、在C～G列设置各种序列,并定义好名称分别为名称、列1、列2、列3、列42、点A列,设数据有效为序列=名称,如图3、在B1设置数据有效性如图：来源为：=IF(

很正常的情况首先你要看你自己的操作是不是正确我经常帮别人做这类的数据分析的

接受原假设,从算出来的检验统计量-3.352668都大于各临界值,可以认为你的序列在这些显著性水平下都是非平稳的.不能通过ADF检验.这些你可以参考一下易丹辉的书,易丹辉数据分析与Eviews应用.

首先说一个知识点,就是用数组操作二叉树(把堆看成二叉树容易理解)一个数组a[n],a[0]不考虑舍弃,a[1]为根节点那么,a[i]的两个孩子节点就是a[2i]和a[2i+1](不理解的话自己做下实验

您好,很高兴为您　　每次计算的滞后阶数都不同,计算结果肯定有变化.　　如果是同一数据的话按照Eviews的最优判定滞后阶数不应该有差别,估计楼主的resid_B序列是通过某种方式生成的,因此每次检验序

另联系

Eviews时间序列分析实例时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式,本书第七章对它进行了比较详细的介绍.通过第七章的学习,读者了解了什么是时间序列,并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例

⑴随机时间序列{}（t=1,2,…）的平稳性条件是：1）均值,是与时间t无关的常数；2）方差,是与时间t无关的常数；3）协方差,只与时期间隔k有关,与时间t无关的常数.对于随机游走序列,假设的初值为,

你的这个序列含单位根,是非平稳的但我不知道你选的哪种单位根检验,带漂移项和趋势项吗?如果都带着还是这种结果只能差分一次了

这个输出结果应该这样看：从上往下分为2个部分最上面的部分是ADF检验的结论部分,看的时候看prob这列的值,这个越小就表明越不可能存在单位根,小的标准就看你选择置信水平,比如你选择5%,那么小于5%就

是的,得同阶单整才能做协整,这是协整基本定义.建模的话就需要要用平稳序列.但你的数据可以不用做协整,可以直接用单整的平稳序列建模.再问：就是说我的序列单位根检验已经是平稳的了就不用协整检验了？可是协整

收入相关的都要做unitroottest.这个见的很多.算是约定俗成必须要做的.汇率方面见的少,但不是没有.尤其最近实际汇率相关的,很多做unitroottest的.我的感觉是,做又不费功夫.顺手做一

你付费我帮你做怎么样.再问：qq154945025再答：哈哈。。。帮你搞定啦

这么说吧,NCBI是个乱七八糟的地方,很多序列是不可信的.你只看匹配率就行了,其他不用管.比如我分离得到的一个新的细菌,比对之后发现最相近的是是E.coli,但是其实相似度最高也不过92%,换句话说,

这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验；若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会

可以用好多软件啊,像DNAman之类的好多啊.