r语言自相关检验及修正
@柯鱼5054：怎么检验有没有自相关r语言时间序列 -
桂纨13529549675…… R语言自相关检验函数 :acf acf(x, lag.max = NULL, type = c(＂correlation＂, ＂covariance＂, ＂partial＂), plot = TRUE, na.action = na.fail, demean = TRUE, ...) 详情见帮助文件>?acf
@柯鱼5054：R语言怎么求一阶自相关系数 -
桂纨13529549675…… 方法有很多,给你个例子吧 > m = c(2,3,1,23,4,45,2,31,23,1) > a = acf(m) > a Autocorrelations of series 'm', by lag0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1.000 -0.342 0.352 -0.104 -0.175 -0.111 -0.128 -0.064 0.010 0.064 0到9阶的自相关都有了
@柯鱼5054：R语言中如何检验时间序列是否具有长期 -
桂纨13529549675…… 一般看一下p-value的值和指标后面的*就好了,如果p-value值小于阈值,同时系数后面是***的话,基本可以判定为平稳的时间序列
@柯鱼5054：利用r语言相关性检验结果可能为0吗 -
桂纨13529549675…… 1.两变量均为多分类 此时就是通常说的分析变量间的关联性,此时数据一般为数据框或矩阵结构的频数表,可直接使用chisq.test()命令进行处理,如: > chisq.test(bird.df) 如果频数表中有频数为0,则会输出一个错误信息:Chi-squared ...
@柯鱼5054：R语言怎么求一阶自相关系数 - 作业帮
桂纨13529549675…… [答案] 方法有很多,给你个例子吧 > m = c(2,3,1,23,4,45,2,31,23,1) > a = acf(m) > a Autocorrelations of series 'm',by lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1.000 -0.342 0.352 -0.104 -0.175 -0.111 -0.128 -0.064 0.010 0.064 0到9阶的自相关都有了
@柯鱼5054：误差修正模型存在自相关怎么办,残差检验已经通过了哎,求eviews图解…… -
桂纨13529549675…… 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来确定数据的稳定性 万一inverted AR root=1 的话就用ARIMA.希望这个能对你有用 加上 ARMA;UNIT ROOT test 图是 inverted AR root在单位圆的情况 有点在单位圆上就是说 unit root存在 换ARIMA. 表是DICKY 的test. Null Hypothesis是数据存在unit root.P值大的话就是无法拒绝有unit root的事实 希望能帮助到你
@柯鱼5054：R语言中如何进行系数的t检验 -
桂纨13529549675…… 先检验方差齐性 t.test(x1,x2) t.test(x1,x2) 配对检验
@柯鱼5054：怎么用R语言判断两组数据存在显著差异 -
桂纨13529549675…… 分很多种情况,最常见的是均值检验,例如t检验: t.test(x=c(1:10), y = c(7:20))
@柯鱼5054：怎么在运用WLS法修正异方差后,再修正自相关啊???急!!!!!!!!!!! -
桂纨13529549675…… 异方差用WLS进行修正自相关用prais进行修正 用eviews软件进行异方差检验模型 还有自相关检验 和多重共线性检验 希望可以最后,自回归是检验和对模型的
@柯鱼5054：如何使用R语言进行正态性检验 -
桂纨13529549675…… 原发布者:红米粉39 如何使用R语言进行正态性检验(实例演示)熊荣川六盘水师范学院生物信息实验室[email protected]://blog.sciencenet.cn/u/Bearjazz数据的正态性检测往往是进一步深入分析的基础,这个操作在一般的统计分...
桂纨13529549675…… R语言自相关检验函数 :acf acf(x, lag.max = NULL, type = c(＂correlation＂, ＂covariance＂, ＂partial＂), plot = TRUE, na.action = na.fail, demean = TRUE, ...) 详情见帮助文件>?acf
@柯鱼5054：R语言怎么求一阶自相关系数 -
桂纨13529549675…… 方法有很多,给你个例子吧 > m = c(2,3,1,23,4,45,2,31,23,1) > a = acf(m) > a Autocorrelations of series 'm', by lag0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1.000 -0.342 0.352 -0.104 -0.175 -0.111 -0.128 -0.064 0.010 0.064 0到9阶的自相关都有了
@柯鱼5054：R语言中如何检验时间序列是否具有长期 -
桂纨13529549675…… 一般看一下p-value的值和指标后面的*就好了,如果p-value值小于阈值,同时系数后面是***的话,基本可以判定为平稳的时间序列
@柯鱼5054：利用r语言相关性检验结果可能为0吗 -
桂纨13529549675…… 1.两变量均为多分类 此时就是通常说的分析变量间的关联性,此时数据一般为数据框或矩阵结构的频数表,可直接使用chisq.test()命令进行处理,如: > chisq.test(bird.df) 如果频数表中有频数为0,则会输出一个错误信息:Chi-squared ...
@柯鱼5054：R语言怎么求一阶自相关系数 - 作业帮
桂纨13529549675…… [答案] 方法有很多,给你个例子吧 > m = c(2,3,1,23,4,45,2,31,23,1) > a = acf(m) > a Autocorrelations of series 'm',by lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1.000 -0.342 0.352 -0.104 -0.175 -0.111 -0.128 -0.064 0.010 0.064 0到9阶的自相关都有了
@柯鱼5054：误差修正模型存在自相关怎么办,残差检验已经通过了哎,求eviews图解…… -
桂纨13529549675…… 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来确定数据的稳定性 万一inverted AR root=1 的话就用ARIMA.希望这个能对你有用 加上 ARMA;UNIT ROOT test 图是 inverted AR root在单位圆的情况 有点在单位圆上就是说 unit root存在 换ARIMA. 表是DICKY 的test. Null Hypothesis是数据存在unit root.P值大的话就是无法拒绝有unit root的事实 希望能帮助到你
@柯鱼5054：R语言中如何进行系数的t检验 -
桂纨13529549675…… 先检验方差齐性 t.test(x1,x2) t.test(x1,x2) 配对检验
@柯鱼5054：怎么用R语言判断两组数据存在显著差异 -
桂纨13529549675…… 分很多种情况,最常见的是均值检验,例如t检验: t.test(x=c(1:10), y = c(7:20))
@柯鱼5054：怎么在运用WLS法修正异方差后,再修正自相关啊???急!!!!!!!!!!! -
桂纨13529549675…… 异方差用WLS进行修正自相关用prais进行修正 用eviews软件进行异方差检验模型 还有自相关检验 和多重共线性检验 希望可以最后,自回归是检验和对模型的
@柯鱼5054：如何使用R语言进行正态性检验 -
桂纨13529549675…… 原发布者:红米粉39 如何使用R语言进行正态性检验(实例演示)熊荣川六盘水师范学院生物信息实验室[email protected]://blog.sciencenet.cn/u/Bearjazz数据的正态性检测往往是进一步深入分析的基础,这个操作在一般的统计分...
