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时间序列拟合度不高怎么办
如题所述
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推荐答案 2022-12-04
加变量,或者加入自变量的二次型之类。
时间序列拟合度不高,就说明解释变量无法很好解释因变量,这时就要加变量了,或者加入自变量的二次型之类。
时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。
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拟合
优度检验的三种方法
答:
例如,在比较两个不同复杂度的线性回归模型时,
我们可以使用AIC或BIC来选择拟合优度更高的模型
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spss
时间序列
模型
拟合度怎么
看
答:
在使用SPSS进行
时间序列
模型拟合时,可以通过以下几种方法来评估模型的
拟合度
:1.残差分析:残差是指实际观测值与模型预测值之间的差距。通过观察残差的分布情况,可以判断模型是否能够很好地拟合数据。如果残差呈现正态分布,且其均值为0,说明模型拟合得较好。2.R-squared值:R-squared值是一种常用的指标...
如何进行平稳
时间序列
建模?
答:
总之,
平稳时间序列建模需要进行确定时间序列的性质、进行时间序列的差分、选择合适的模型、进行模型拟合和诊断、进行未来数据的预测等步骤
。通过使用不同的统计测试和方法,可以建立出具有高精度和可靠性的平稳时间序列模型,为未来的数据预测和分析提供有力支持。
截面数据
拟合
优
度低
的原因
答:
变量选取不合理
。变量选取不合理是导致拟合优度很小的重要原因,与时间序列相比截面数据做回归是拟合优度要小些,
可以对数据进行再处理
,对不好的数据进行剔除,提高拟合优度。
时间序列
模型不显著
怎么办
答:
时间序列
分析是根据系统观测得到的时间序列数据,通过曲线
拟合
和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法)进行。时间序列分析常用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病虫灾害预报、...
数据分析之
时间序列
分析
答:
本例中,该模型可解读为,对移除季节因素的序列和包含季节因素的序列分别进行一阶差分和一次移动平均,综合两个模型而构建出的
时间序列
模型。模型
拟合度
主要通过R平方或平稳的R平方来评估模型拟合优度,以及在比较多个模型的情况下,通过比较统计量从而找到最优模型。本例中,由于原始序列具有季节变动因素,...
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