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时间序列数据怎么做回归分析
时间序列数据分析
步骤
答:
时间序列数据分析
步骤如下:1、用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。2、根据动态数据作相关图,
进行
相关分析,求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是...
stata
怎么
创建
时间序列
的
数据
文件?
答:
tsset time, yearly(或者weekly、monthly、quarterly)此时,一定要保证表示时间的那一列数据(即年份)的名称为time。
时间序列数据
的回归主要需要注意以下几点:多重共线性(当样本量较小时,例如小于100)和序列相关性。而且需要考察t统计值、R2(adj-R2)、F统计量、D.W.值。首先用reg命令
进行回归
,...
什么是伪
回归
?
答:
那么可以引入其他变量来消除伪回归,例如引入时间趋势、季节性因素等。4.使用时间序列分析方法:可以使用时间序列分析方法,如ARIMA、VAR等,来分析
时间序列数据
,从而避免伪回归的问题。需要注意的是,在实际研究中,伪回归问题经常出现,需要仔细
分析数据
,避免在
回归分析
中出现伪相关性。
什么是伪
回归
,伪回归的根源是什么,
怎么
解决伪回归问题?
答:
那么可以引入其他变量来消除伪回归,例如引入时间趋势、季节性因素等。4.使用时间序列分析方法:可以使用时间序列分析方法,如ARIMA、VAR等,来分析
时间序列数据
,从而避免伪回归的问题。需要注意的是,在实际研究中,伪回归问题经常出现,需要仔细
分析数据
,避免在
回归分析
中出现伪相关性。
时间序列分析
的步骤
答:
当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则需要先进行差分运算,化为平稳时间序列,再用适当模型去拟合这个差分序列。以上就是时间序列
分析
的基本步骤,每个步骤都有其独特的作用,缺一不可。通过这些步骤,我们可以对
时间序列数据进行
有效的分析和预测,为决策提供有力的支持。
在
时间序列数据
建模
分析
过程中,一元线性
回归
模型较容易出现的问题是什...
答:
应该是自相关吧 (…… 内容短 不让提交 凑字)
面板
数据
和一个个
做回归
区别
答:
不一样的。面板数据是很多不同个体在不同时间点收集的数据。你对它
做分析
就是面板
数据分析
。讲到面板数据分析十之八九是跑回归,但是也不一定非要是回归。回归就是估计一个回归等式。但是你回归可以对面板,截面和
时间序列
等任何数据类型去做。所以说
回归分析
就不一定是面板分析了。
为什么一元线性
回归
模型中不
进行
方程显著性检验
答:
一元线性
回归分析
,模型的方程系数T检验与方程显著性F检验是结果是一致的,所以只需要对系数
进行
T检验就可以了。这个检验的虚无假设是所有预测变量的回归系数都不显著,如果这一步没有得到满意的结果,那接下来的其他内容就没什么必要看了。
做回归分析
前一定要做因果关系检验吗?
答:
你所预期的教育对生活质量的影响应该是多年以前所受到的教育,决定着一个人的赚钱能力,因而也能在一定程度上决定现在的生活质量。所以建议使用数年前的教育投入数据与现在的生活水平
数据做回归
。比如一个人20岁前受的教育可能决定他30岁后的生活水平,具体
时间
跨度需要你自己
分析
,要考虑当时的社会历史...
spss
做回归分析
DW 值小于1,
怎么
办?
答:
看了你的追问,你应该是想做主成分回归吧。主成分回归是先把所有指标做主成分分析,即提取主成分,然后利用主成分
进行回归分析
。这样做是可以的。另外你用spss做出来的是因子分析的结果,需要转化一下才能进行主成分回归。还有,据我做实例研究的经验,
时间序列数据
用来做因子分析是有待商榷的,需要进行...
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