作业帮R语言时间序列模型系数显著性检验的方法
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/24 17:08:19
你可以到统计年鉴或者www.stats.gov.cn（中华人民共和国国家统计局网站）里去查找你需要的数据.气象方面,金融方面,中国城市化水平等社会化相关问题,股票指数（也属于金融领域了）.时间序列模型
1、季节变动或称季节波动,是指某些现象由于受自然条件和经济条件的变动影响,而形成在一年中随季节变动而发生的有规律的变动.2、乘法模型和加法模型都是将形成时间序列变动的四类构成因素,按照它们的影响方式不
一个系统的因果性指的是：当t
时间序列模型 间序列分析 在生产和科学研究中,对某一个或一组变量x(t)进行观察测量,将在一系列时刻t1,t2,…,tn(t为自变量且t1<t2<…<tn)所得到的离散数字组成序
不好意思
简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验
这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验
matlab里面有提供回归模型的全套解决方案,就是线性拟合的工具箱,cftool,在命令窗口输入cftool命令,可以调出工具箱,你可以自己摸索下,都是简单的英语,相信你摸索一会儿就会了.再问：我需要
VAR性质和AR一样,无非变量是向量了
对R做平稳性检验,结果显示,在5%的显著性水平下接受拒绝原假设,表明不存在...在建立计量经济模型时,总要选择统计性质优良的模型对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后
时间序列必须平稳才能做后续分析否则建模就没有意义了再问：那么请问你知道向量自回归模型有何不足之处吗？它的缺漏在哪里？再答：没有考虑当期的影响。。。
首先,叙述用回归分析与随机时间序列技术的组合方法来处理大坝的监测数据.通常,回归分析后的残差序列并不满足白噪声假设,这个理论缺陷在一定程度上降低了监测的可靠性和预测的正确性.为此,采用鲍克斯-詹金斯方
预测、评价等
确定时间序列的周期一般用的是谱分析,小波分析方法,这些一般在网上能搜到相关文献!时间序列是否平稳,ARMA(p,q)中的p,q的确定,这些方法在王文圣,丁晶等著作《随机水文学》中有详细介绍,中国水利水
时间序列模型是指采用某种算法（可以是神经网络、ARMA等）模拟历史数据,找出其中的变化规律,神经网络模型是一种算法,可以用于分类、聚类、预测等等不用领域；两者一个是问题模型,一个是算法模型
一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果
这个是自动适应参数估计的结果.模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)系数为：ar1ar2ar3ar4ma1ma2-0.55050.23160.0880-0.4325-0.1944-0
把yt数据换了,最前面再加上一句clearst1st2就可以了（或者更简单一点,直接clear也行）.再问：今天早上将matlab打开后改数据直接就行了，昨晚改了出不来，郁闷再答：运行不出来的原因是，