eviews8序列自相关

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

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

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

DNA序列测定技术（双脱氧末端终止法）使用须知(张宏、李振甫)一、背景介绍目前最常用的手工DNA序列测定技术,仍然是Sanger等(1977)提出的酶法,也称双脱氧末端终止法.这种方法生成相互独立的若

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

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

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？

1.测序最好克隆到载体后进行,比直接测PCR产物好2.测序短,说明你的样本里有抑制剂,比如EDTA等.样本要用水稀释,不能含有抑制剂3.同源性只有34%,说明不是同一种属的.4.如果有好几个,那你可以

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

互相关函数就可以,不过你用的这个函数是在频域的相关性,但貌似你在做金融分析?corrcoef函数可能更合适吧.再问：貌似老师让用的就是在频域用互功率谱啥的分析，这个你知道怎么弄吗？再答：二者在意义上区

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,

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

在给定的置信区间内,如果你得到的数据符合你的原假设条件,那么你就可以判定是否是相关还是不相关了

你这匹配一致性都算不上高的,当然我也不知道你匹配的是什么了.覆盖率高但一致性低,说明两个序列本身的一致性就很低,进化亲缘性远覆盖率低但一致性高的话,可能在进化上还是有一定亲缘性的,只是某个片段存在较多

为什么不上ncbi上面去查呢那上面多的是啊

缺少解释变量会造成比这两个都更严重的问题,残差均值不为0以及内生性问题.至于序列相关和异方差,好像都有点关系,不直接.我也不确定==

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.

%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