对数据取对数后进行ADF检验

你第一次进行的是什么检验,是单样本均值比较（与某一个固定值比较）?你同样复制的一组数据,是作为一个新的变量存放,还是接在原数据之后?如果进行配对样本检验,则必须作为一个新变量存放.其检验结果是两组变量

T=9.967,P<0.01

（一）、ADF是单位根检验,第一列数据y做ADF检验,结果如下NullHypothesis:YhasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0

看你以什么为底数了,假设底数为2,A列为你的整数数据数列,B列为你要取的对数数列.先选取B1单元格,输入公式=LOG(A1,2),再拖动单元格让B列的单元格都使用公式即可.如果底数为其他数,那把2替换

CORREL返回两个数据集之间的相关系数.公式为=CORREL(a1:aN,b1:bN)

这个取不取对数关系并不大因为原始数据是一阶同阶单整的,所以你只需要将原始数据进行一阶差分变换成平稳的序列,就可以建立VAR模型.如果是经济数据,那么差分后应该注意其经济意义取对数只是为了消除原始数据中

就回归分析而言,标准化不是必要的,因为标准化是数据的线性变换,不影响估计的显著性.计量模型一般不进行标准化,保持变量的原汁原味,方便估计结果的解释.多元统计里经常要标准化,如主成份分析,因子分析等.对

对数化之后,缩小了数据的数量级,也降低了波动性,容易达到平稳,很多数据都这么处理.然后再做ADF检验,原序列检验后不平稳就差分,直到平稳为止,不过一般差分两次就已经平稳了,差分太多了不好,会损失信息的

因为临界值不是变量.ADF检验的teststatistic是一个变量.从随机过程角度看,每一个teststatistic都是一个随机变量.你做出结果建立在不同的DGP和数据上,结果自然是不同的.临界值

数据太少做时间序列一般要有20年数据很快帮你搞定再问：ok，这就给你发过去！

ADF检验是检验数据时段平稳性的,我记得我们导师说过,所有的数据都是会平稳的,不平稳只是因为你的数据时段选取的不够长.

检验结果已发到你邮箱,请查收,我邮箱是dtt111896@163.com

Transform——Compute过程目标变量框（Traget）取要转换后生成的新变量名字表达式框(NumericExpress)中如下设置:反正弦：ARSIN(原始变量名)对数转换:ln(原始变量

不知阁下用的是哪个版本,第二个一般选level,第四个没规定具体是几阶滞后项,我用的使EVIEws5.0版本,滞后项是自动选择的；一般进行ADF检验要分3步：1对原始时间序列进行检验,此时第二项选le

原序列为x,取对数后序列为xt,在主窗口命令栏输入genrxt=log(x)输完回车

View\UnitRootTest之后,在testtype中选择AugmentedDickey-Fuller;Includeinteseequation中第一个是指只包含截距项,第二个是包含截距项和时

根据ADF检验结果,可说明数据是否是同阶单整的（同阶单整即说明二者是协整的,这是一种协整检验的方法）,协整数据才可以做进一步分析,否则会出现误差导致结论失效.不是协整的数据,可以通过一阶,甚至二阶差分

上图为SPSS做的配对样本T检验,得出的结果为P值为0.072,在显著性水平为0.05的情况下,是接收原假设,即该减肥药无效

用EVIEWS和STATA就可以做啦也可以做其他形式的单位根检验

对于数据没什么要求啊,matlab的一些数据拟合函数,例如nlinfit等,都不需要你自己定义变量的,直接使用就可以了再问：您好，谢谢。是这样：从一副脉搏波波形曲线上描出20多个点数据（xi，yi），