ARIMA拟合模型的系数显著性检验

只要你知道ARIMA模型的原理操作就是比较容易的事情啦

自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARM

用差分预测差分,结果是差分.要反推的话,就得知道基期数据,然后根据基期数据和增量数据就可以求得预测的数据了.差分可以消除不稳定性,但是同时也损失了信息,这是不可避免的.

functions=hansh(x,r)a=x(1);b=x(2);s=a.*r.^0.5+b.*r;保存为hanshu.mt=[4,6,8,10,12,15];y=[19,22,27,33,36,4

c=0.07+8.32exp(-0.02*t*t)两边取对数试试,不知道能不能拆成你想要的形式.

x1=[11.512.512.61313.113.413.614]';x2=[26.526.326.426.326.926.926.826.8]';x3=[129.3264603118.3568052

%nlinfit非线性参数拟合clc;clear;x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];y=[7,3,6,8,2,4,10,16,2,8];myfunc=inline('beta(1)*s

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

首先,如果你的样本期到2010年,而你又要预测到2015年,你输入Eviews中的样本期应该到2015年.再次,你求系数建立模型的样本期要到2010年,预测的时候下面的扩展样本为“20112015”,

为了研究实际问题,我们往往要寻找共处于一个统一体中的诸多因素之间的相互联系、相互制约的客观规律.我们把共处于一个统一体中的诸多因素称为变量,把它们之间相互联系和相互制约的客观规律称为系统中变量之间的关

手工算太麻烦,而且容易出错,其实你在建模是应该用d(x),不需要再定义dx=d(x),利用后者建模作为被解释变量则模型的预测就只针对一阶差分的序列而不是原序列预测.利用前者建模作为被解释变量则模型的预

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

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

R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间

不会做arima就别乱点spss我经常帮别人做这类的数据分析的再问：那你倒是告诉我啊？？你讲这些有个毛线用啊

首先,如果你的样本期到2010年,而你又要预测到2015年,你输入Eviews中的样本期应该到2015年.再次,你求系数建立模型的样本期要到2010年,预测的时候下面的扩展样本为“20112015”,

模型慢慢修改校正.就可以实现啦

Johansentest的teststatistics和t-test的计算方法完全不一样.他的teststatistics是用trace和eigenvalue来计算的.具体计算过程有点繁琐,我就不给你