作业帮stata怎么画自相关图
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/10/06 22:42:54
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
是Canonicalcorrelations吗?helpcanonsysuseautocanon(lengthweightheadroomtrunk)(displmpggear_ratioturn)
应该是左右加在一起是两倍标准差,是残差（误差项或者新息）的标准差,根据你的图片应该是起初具有自相关,不满足经典回归条件,到了第四期以后就满足要求了!如果都在虚线以内则满足不自相关的条件,即协方差为零（
第一列一阶截尾,q=1第二列二阶截尾,p=2平稳性：在序列中,view——unitroottest——可以检查原序列、一阶序列；貌似只有差分平稳后才可以建立ARIMA,就是你p,q中间的1表示1阶差分
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
稳健性的意思
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
你这个数据都没平稳,不能用于建模先做差分平稳化后,再看自相关和偏相关函数图
通过DW值是判断残差是否存在自相关的,如果需要检验原始数据是否存在自相关,比较精确的方法是通过时间序列中的自相关检验方法,通过观察自相关图来判断
如果自相关系数拖尾,偏自相关系数截尾,则为自回归如果自相关系数截尾,偏自相关系数拖尾,则为自滑动平均单位根是检验平稳性
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？
具体命令为tssetyear（year是指的时间变量,具体的看你的变量设定）这种设定是针对整个数据而言的.
helpdwatson
面板数据回归要想让结果显著,可以尝试不同的方法：1、换不同范围的样本,排除干扰结果的样本或者将样本细分类别；2、换不同的计量方法；3、换变量,可能是由于内生性等问题导致主要解释变量的结果不好,可以找工
pwcorr,变量1变量2,sig就可以了
F检验又叫方差齐性检验.从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验
可以做的广义差分可以我经常帮别人做这类的数据分析再问：您好！我知道广义差分可以修正自相关，但这种方法不是也是针对时间序列的吗？涉及到Y(t)和Y（t-1)的哇。有没有专门修正截面数据自相关的？？还是说
如果是binarychoice的话用logit,stata用logit的命令就行吧.如果是有很多choices,就用multinormiallogit,stata的命令是mlogit.
异方差用WLS进行修正自相关用prais进行修正
进入stata,输入edit,把EXCEL里的数据复制进去,命名好regSUOC1-3DCTRPNA就好