作业帮SPSS中带自变量的ARMA模型与参数方程是如何对应的
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/09/15 02:02:35
不显著就应该剔除,除非你想硬塞进这个自变量,那你只有改数据了
要把所有的具体数值算出来才行.再问：pi是作为求解的变量，也就是说这样直接算不可行？要化为一元？再答：其实你现在的问题不完整。程序可以表达的是算法，一种计算的过程，而不是这种抽象的式子。你可以把计算p
联系你了,看能否帮到
先把不带绝对值的图像画好,然后擦去y轴左边图像,再把y轴右边的图像关于y轴做个对称,好了这样就完成了.
你确定了什么是因变量和自变量那就是了啊logistic回归的因变量必须是分类变量,有二分类的因变量和多分类因变量如果是二分类因变量,就是你说的因变量只有0和1两个编码的,就用二元logistic回归如
嗯,这叫多元线性回归分析.具体步骤是（analyza-regression-linear）,在回归方法的下拉菜单里面选择step,这就是逐步回归分析的步骤
照道理是都需要做散点图的,只不过多元线性回归是采用多维散点图来看是否有线性关系
你是否要问这些定类和定序变量怎么进行回归分析,是吧是这样的,在统计中,我们不支持将定类的变量用来作回归分析,可以将定序的变量作回归分析,就是用数字1、2、3等等代替就可以了.而在实际中,有些统计学家也
请参照下列操作.系数(a)模型 非标准化系数 &
未旋转的因子矩阵：不是说x7是最主要的因素,而是说x7与第1个成分的相关性最大,且为正相关.通过你这个因子矩阵表,很难将各个x进行分类,可以进行因子分析,得到旋转后的因子矩阵.旋转后的因子矩阵：表中的
50分的问题……果然好麻烦的说,因为涉及很多检验没用SPSS做过时序,说Eviews吧打开你要建模的序列,假设是x,点这个变量窗口工具栏里的view-correlogram.这里有几个参数：level
在交互式条形图里,在ErrorBars标签里先勾上DisplayErrorBars,再在ConfidenceInterval下面的Units里选择StandardDeviation(标准差),画出来的
**代表显著性P值或者说sig值小于0.01,就是说你得出变量间相关显著的结论犯错误的可能性是1%,也就是很有把握认定所求相关是具有统计学上的意义的.类似的道理,*代表sig值小于0.05,***代表
不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置
ARMA（pq）模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac.自回归过程AR的参数主要看PAC在哪一阶截尾,如在4阶截尾则参数P=4；移动平均模型MA的参数主要靠识别AC函数是否呈快
ARMA（pq）模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac.自回归过程AR的参数主要看PAC在哪一阶截尾,如在4阶截尾则参数P=4；移动平均模型MA的参数主要靠识别AC函数是否呈快
这个序列不平稳,不能用arma,要用arima,先对它做一阶差分,ac、pac图后几个都在虚线范围内,确定平稳（得不到的话就再二阶差分）,再看前面有几个超过虚线范围的,ac对应q,pac对应p,几阶就
±3.92这个指在不同的信度水平下的误差区间,即t*残差
eviews做这个更好些
（一）定义变量输入数据前首先要定义变量.单击valuableview定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度（小数位数）、变量标签（或值标签）和变量的格式.每一行表示一个变量的定义信息,包括Name