模型的自相关检验R方-搜答案-拍题作业网

不清楚你的数据是是时间序列还是截面数据?还有你这个是想用组合模型?还是想用arma来解决自相关的问题?我根据你的描述只能给出下面的解答.既然自相关图在1阶结尾,但是偏自相关在一阶、二阶、十阶超出,自相

我已经发送到你的qq邮箱里了~请查收~

DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验D-W检验：德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法,其公式为：D-W=∑(Et-Et-

我只会简单的你试试我这个方法.首先你的样本容量是多少,最后模型的回归结果中解释变量有几个,然后翻书后的表查一下德宾奥森d统计量.比如样本容量为17,解释变量为3个,即n=17,k=3,在a=0.05显

logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的

multipleR

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三个模型都要求因变量是0,1变量,LPM线性相关模型y=a0+a1x1+…+anxn+u,容易出现y的取值大于1或是小于0的情况,所以引入Probit模型Logit模型将y进行变化为G(y)取值范围为

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那时通过什么指标来衡量的呢？

chisq.test()这是R自带的函数原假设H0:p1=50%p2=30%p3=20%,现在观察值是0.550.250.20那么输入chisq.test(c(0.55, 0.25,&nbs

样本太少是没有意义至于查表就没有必要啦eviews会给出对应的P值看P值就可以知道显著性啦再问：p值怎么看，给我个步骤，我的模型样本容量就12个。强行加上的新的三个又查不到，算出来数值不太好。话说，p

逻辑思路好像有问题.VAR模型建立之后,再用granger因果部分检验其合理性.而VAR模型的建立（即滞后阶数的选取）,不是依据granger因果关系是否成立的.对于VAR模型,一般不选择外生变量.因

spss中分析—预测—创建模型,在方法中可以选专家建模器,然后点条件进去选只选ARIMA模型就可以了.自相关图和偏相关图是分析—预测—自相关点进去就可以,不知道你用的是中文版还是英文版再问：中文版的我

Durbin-Watsonstat

你尝试这在后面加AR或者MA来减小自相关没有.先检查原来数据的 ACF PCF来确定ARMA的个数. 或者做unit root test来

看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的；但方差较大,预测准确度较低.你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS（可行广义二乘）,可同时达到目的.广义差分

不需要.两个没关系的.

明显EViews做的吧?其实你截下图更好了.我是这么理解的啊可能不对：一般来说VAR都是内生变量外生的话按照理论来加再看看显著性我想你可能上面这五个外生变量其实都是内生吧?就是一个五维向量格兰杰原因和

模型慢慢修改校正.就可以实现啦

面板数据貌似不容易造成自相关,但异方差还是经常存在的啊.做了回归以后再检验,不记得有什么问题啊,你再试试吧异方差是在回归后结果窗口上,view-residualtest里面怀特检验自相关就看dw统计量