自相关系数与偏自相关系数的拖尾与截尾显著性水平
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/18 17:09:53
P和Q值根据AIC、SIC以及参数显著性综合确定啊自相关拖尾,偏相关截尾
conv?
那是因为CORREL()是n-1分之一,而COVAR()是n分之一以你的例子来看共5个样本点,所以把COVAR()乘以5/4,就能得到CORREL()了
相关系数就用命令corrcoefmin(min(corrcoef(x1,x2)))就是x1,x2之间的相关系数.比如t=(1:0.1:100)';w=2*pi;x1=sin(w*t)+randn(si
workfile中点开你需要观测的序列窗口,左上侧view-correlogram-OK,得到自相关和偏相关再问:这个图早就作好了,就是想问一下怎么做那个每一阶的自相关系数和偏自相关系数的表不用了。。
要求用迭代法(三步)和杜宾两步法分别做,写成EVIEWS的命令形式.ls(如果是2阶自相关,就是“lschukoucgdpar(1)ar(2)”,依此类推再问:请问那个求出来的是一阶自相关系数么?
相关系数有多种.1.在一元线性回归中:y=ax+b(1)y,x之间的关系用一个简单的相关系数就可描述;2.在多元线性回归中,因变量y与n(>1)个自变量:x1,x2,...,xn,之间存在线性关系,即
1)ThecorrelationcoefficientbetweenAandCiscloselysimilartothatofBandC.It'sthesamewiththecoefficientof
你不是已经得到结果了吗?我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:我想画出AC和PAC的图形,明白?
随机变量:ξ0,数学期望:Eξ1,方差:若E(ξ-Eξ)^2存在,则称Dξ=E(ξ-Eξ)^2为随机变量ξ的方差;称√Dξ为ξ的标准差.2,协方差:给定二维随机变量ξ(ξ1,ξ2),若:E[(ξ1-E
因为当r属于0.75到1时,XY之间就具有线性关系
1Cov(X,Y)=p*根号[D(X)D(Y)]=0.4*30=12D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)=61+24=85D(X-Y)=61-24=372E(Z)=1/3+0/2=1/
随机变量:ξ0,数学期望:Eξ1,方差:若E(ξ-Eξ)^2存在,则称Dξ=E(ξ-Eξ)^2为随机变量ξ的方差;称√Dξ为ξ的标准差.2,协方差:给定二维随机变量ξ(ξ1,ξ2),若:E[(ξ1-E
DW近似等于2(1-r^2)所以2×(1-r^2)=0.6r^2=0.7估计你问的应该是这个把.
Var(X)我算的是:2
significanceF为对回归方程检验所达到的临界显著性水平,即概率P的值.0.557>0.05说明不显著你这个回归模型不能合理反映变量和应变量之间的相关关系,不能用来进行预测和控制相关分为不相关
首先要清楚两个概念,正比和正相关.正相关:自变量增长,因变量也跟着增长.正比:自变量增长为原来的K倍,因变量也增长为原来的K倍.反比:自变量增长为原来的K倍,因变量也增长为原来的1/K倍.所以,如果b
Y=5-2.1xr=0.78r应该小于0
相关系数有如下几种:1、简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数.它一般用字母r表示.它是用来度量定量变量间的线性相关关系.2、复相关系数:又叫多重相关系数.复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系
%产生Lorenz时间序列sigma=10;%Lorenz方程参数r=28;b=8/3;y=[-1;0;1];%起始点(3x1的列向量)h=0.01;%积分时间步长k1=10000;%前面的迭代点数k