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自相关与偏相关
判定数据序列平稳与否的方法都有哪些?
答:
①基于
自相关函数和偏相关
函数的定阶方法 对于ARMA(p,q)模型,可以利用其样本的自相关函数 和样本偏自相关函数 的截尾性判定模型的阶数。具体方法如下:i、对于每一个q,计算 , ,…, (M取为 或者 ),考察其中满足 或者 的个数是否占M个的68.3%或者95.5%。如果 , 都明显地异于零,而 ...
偏回归的系数是什么意思?
答:
简单点理解的话是可以看做自变量和因变量的一种
相关
关系 问题二:偏回归系数的介绍 partial regression coefficient在多元回归分析中,随机因变量对各个自变量的回归系数,表示各自变量对随机变量的影响程度。偏回归系数是多元回归问题出现的一个特殊性质,如何理解、辨认和求取偏回归系数正是本文要讨论的。为了简化问题,我...
偏最小二乘回归
答:
偏最小二乘法 最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。 用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小。 通常用于曲线拟合。很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。 偏最小二乘回归≈多元线性回归分析+典型
相关
...
相关
系数r是相关的强测度吗?
答:
相关
系数r不是相关的强测度。相关系数的强弱仅仅看系数的大小是不够的。一般来说,取绝对值后,0-0.09为没有相关性,0.3-弱,0.1-0.3为弱相关,0.3-0.5为中等相关,0.5-1.0为强相关。但是,往往你还需要做显著性差异检验,即t-test,来检验两组数据是否显著相关。
ARIMA模型是什么?
答:
ARIMA(p,d,q)中,AR是"自回归",p为自回归项数;MA为"滑动平均",q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称...
偏回归系数是什么?
答:
D-W值是衡量回归残差是否序列
自相关
,如果严重偏离2,则认为存在
序列相关
问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验,越大越显著 问题九:多元线性回归系数正负是什么意思 多元线性回归:在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最...
ARIMA模型是什么?
答:
ARIMA(p,d,q)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,p为自回归项,可以看
自相关
图来估计;MA为移动平均,q为移动平均项数,可以看
偏相关
图来估计,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。ARIMA模型,差分整合移动平均自回归模型,又称...
怎样根据偏回归系数判断是否显著
答:
估计值的显著性概率值(prob)都小于5%水平,说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度,越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加,对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残差是否序列
自相关
,如果严重偏离2,则认为存在
序列相关
问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验,...
偏回归系数是什么意思?
答:
D-W值是衡量回归残差是否序列
自相关
,如果严重偏离2,则认为存在
序列相关
问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验,越大越显著 问题九:多元线性回归系数正负是什么意思 多元线性回归:在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最...
如何辨别统计中的拖尾和截尾
答:
在sas软件中,我们可以通过得到的
自相关
函数
图和偏相关
函数图来判断。如果样本自相关系数和样本偏自相关系数在最初的阶明显大于2倍标准差,而后几乎95%的系数都落在2倍标准差的范围内,且非零系数衰减为小值波动的过程非常突然,通常视为k阶截尾;如果有超过5%的样本相关系数大于2倍标准差,或者非零...
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