搜搜做题作业网DW值无自相关性的值域
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/11 20:10:21
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
1、简单的理解就是R值越大,相关性越强.但是一般会以R的平方和修正后的R平方为参考值,值越大,相关性越强.2、在线性回归中,相关性就是自变量与因变量的相关性程度,相关性越高,说明你选择的自变量越合理.
DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验D-W检验：德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法,其公式为：D-W=∑(Et-Et-
要考虑的,模型中的所有变量均需考虑
我只会简单的你试试我这个方法.首先你的样本容量是多少,最后模型的回归结果中解释变量有几个,然后翻书后的表查一下德宾奥森d统计量.比如样本容量为17,解释变量为3个,即n=17,k=3,在a=0.05显
DW检验也是就自相关检验,一般多适用于变量间相互独立且样本容量较小的分析.0
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相关系数0.624大约属于中等量级的相关,在样本量足够大的情况下一般都会有显著性,你的情况应该是样本量偏小造成的.此外,pearson相关系数的正确性需要得到散点图的证实,你应该检查一下散点图,看看数
DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验0
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
Durbin-Watsonstat
DW在1附近说明你的数据序列样本还是有一定的相关性,如果数据本身是这样的,那没有办法提高的,除非你改数据了再问：关键是改数据怎么改合适呢？再答：改数据没有便捷的固定的方法，你就不停的尝试吧再问：增加自
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
DW在模型汇总里面,不是这个表格再问：那怎么做模型汇总呢？？
会计信息相关性和可靠性的思考[摘要]相关性和可靠性是会计信息的两大质量特征,二者的权衡得到的是对会计信息使用者最有用的信息.相关性和可靠性在某些层面上是统一的,而在另一些方面又存在着矛盾和对抗.随着经
如果L1L3的系数不显著的话,可以不必管它,因为相关系数本身就不高0.254和0.236.虽然是两两相关,但是相关系数包含了其他因素的影响,而回归方程中的系数表示控制了其他2个变量的影响后,该变量与因
滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样
DW近似等于2(1-r^2)所以2×(1-r^2)=0.6r^2=0.7估计你问的应该是这个把.
不是.相关性检验是两个或多个变量间的相关问题,而自相关主要发生在时间序列分析中,考虑的是变量在不同时间段的相关性.
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