spss时间序列sig,R都什么意思

你可以再作一下“轮廓图”看看,进一步分析为何交互作用无显著差异.

晕,因为这些自变量都不能预测因变量,或者说和因变量都相关不显著.（调查问卷SPSS数据统计分析专业人士南心网提供）再问：我是用来做化合物结构活性影响因素的，那这些结果可以用来构建方程吗？再答：不显著就

你好sig是显著的的意思他在spss中代表显著性检验的值小于0.05拒绝原假设大于0.05则接受原假设

做时间序列分析,最强大最方便的是EViews,包括单位根检验、VAR模型、协整检验等等.需要的话,数据发给我,我可以帮您.

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

置信水平是人为规定的,通常选择0.05或者0.01,在双侧检验中,如果sig小于置信水平的一半则拒绝零假设,如果sig大于置信水平的一半则接受零假设.在单侧检验中,sig小于置信水平则拒绝零假设,大于

没有withingroups?你不会就只有6个数据?一组一个?再问：不懂的，我不太会SPSS，要做非农业人口对垃圾产量是否影响的，可以麻烦说一下步骤吗？谢谢！再答：果然就6个数据。。这样的数据做方差分

肯定不显著啊

SPSS主要的操作选项在SPSS->Analyse分析->TimeSeries时间序列分析.先要对序列数据零均值化处理,检验数据是否符合正态分布,再检验数据的平稳性,如果平稳可以用ARMA模型,如果不

这样好.系数为零的原假设很难成立.

如果只需要作图,你在graph中选线图就可以；如果需要进行时间序列分析,三言两语也讲不清,建议找本SPSS的教程来看,图文并茂；另外,时间序列领域用Eviews软件的更多,更专业.

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

在SPSS软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到“SIG”,SIG=significance,意为“显著性”,后面的值就是统计出的P值,如果P值0.01

的正负表示的是两变量直线相关的方向,绝对值大小表示相关的密切程度,越接近1,相关密切程度就越高,r值大于零为正相关,sig即概率P,为0.000表示有统计学意义,故可以认为两个变量之间具有正相关关系.

ARMA（pq）模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac.自回归过程AR的参数主要看PAC在哪一阶截尾,如在4阶截尾则参数P=4；移动平均模型MA的参数主要靠识别AC函数是否呈快

第一步：定义时间.步骤：数据-定义日期.有许多种日期模式,依实际情况定.第二步：创建模型.步骤：分析-预测-创建模型.第一个选项卡里面有专家建模器,指数平滑法,ARIMA.专家建模器就是傻瓜相机,基本

EVIEWS比较好,SPSS现在都不是STATA的对手了

spss---分析----预测----创建模型自变量不用管,将你的数量变量移入因变量中方法使用专家建模器保存里面有个预测值选中点确定就可以出来创建的时间序列了

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

p值大于0.05,所以接受原假设.再问：是说，我的假设正确，但是不用具有统计上的显著性是吗？再答：是说明在95%的显著性水平下不显著。再问：貌似大于0.05是拒绝假设吧？？再答：是的，大于0.05，是