Stata画自相关图-搜答案-搜搜做题作业网

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)

课后题解:一、熟读课文,把四次写背影的文字找出来,联系全文细细品味,回答下列问题.1．复述父亲过铁道买橘子的过程.在这段文字中,作者是怎样描写父亲的背影的?为什么写得这样详细?2．课文写父亲离去时的背

应该是左右加在一起是两倍标准差,是残差（误差项或者新息）的标准差,根据你的图片应该是起初具有自相关,不满足经典回归条件,到了第四期以后就满足要求了!如果都在虚线以内则满足不自相关的条件,即协方差为零（

第一列一阶截尾,q=1第二列二阶截尾,p=2平稳性：在序列中,view——unitroottest——可以检查原序列、一阶序列；貌似只有差分平稳后才可以建立ARIMA,就是你p,q中间的1表示1阶差分

自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARM

stata中

稳健性的意思

你可以有DW或者LM来检验模型存在几阶的自相关DW一般用于检验一阶自相关LM则可以用于检验一阶和高阶自相关,一般在eviews里我们只检验到二阶,可以查看滞后期为二的回归结果中的DW统计量的值,如果很

u1=0.5*0+10=10u2=0.5*10+0=5u3=0.5*5+0=2.5u4=0.5*2.5+0=1.25u5=0.5*1.25+0=0.625

spss中分析—预测—创建模型,在方法中可以选专家建模器,然后点条件进去选只选ARIMA模型就可以了.自相关图和偏相关图是分析—预测—自相关点进去就可以,不知道你用的是中文版还是英文版再问：中文版的我

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

通过DW值是判断残差是否存在自相关的,如果需要检验原始数据是否存在自相关,比较精确的方法是通过时间序列中的自相关检验方法,通过观察自相关图来判断

如果自相关系数拖尾,偏自相关系数截尾,则为自回归如果自相关系数截尾,偏自相关系数拖尾,则为自滑动平均单位根是检验平稳性

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？

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.

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

pwcorr,变量1变量2,sig就可以了

Stata

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

自相关函数是表示某一函数本身变化快慢的函数.具体应用在数字信号基带最佳接收时代替匹配滤波器,容易实现.可以参考斯科拉《数字通信-基础与应用》,很详细.