1樓：江南的天堂
德賓-沃森（durbin-watson）檢驗簡稱d-w檢驗，是目前檢驗自相關性最常用的方法，但它只適用於檢驗一階自相關性。 先通過公式計算出dw值，再根據樣本容量n和解釋變數數目k查分布表，得到臨界值dl和du，然後判斷是否自相關。 因為dw=2(1-ρ),而自相關係數ρ（利用殘差構造的）的值介於-1和1之間，所以 0≤dw≤4 ，而且判定區間【0, dl ，du，(4-du)，(4-dl), 4】關於2對稱。
0 如果dw統計量表明殘差序列有一階自相關，說明原模型沒有擬合好，應為沒有捕捉到足夠資訊所以導致殘差自相關；或者說明模型中的解釋變數至少不是嚴格外生的。 改善方法：新增解釋變數或者對模型進行準差分。設原模型為yt=beta0+beta1*xt+ut,準差分得到[yt-rouy(t-1)]=[beta0(1-rou)]+[xt-roux(t-1)]+[ut-rouu(t-1)] ,rou就是殘差ut的一階自相關係數，t是下標，我敲的不太好看。 eviews中，lm檢驗，如何判斷序列相關的階數？例如**中resid(-1)和resid(-2)
50 2樓：藍淚靈兒 就看截圖裡解釋變數那個框裡resid（）裡的負數最小是幾，例如你截圖裡的最小是-2這就是二階的，三階的應該是有resid（-1）resid（-2）resid（-3），以此類推望採納 3樓：匿名使用者 p值一般選擇0.05，即p值小於0.05，拒絕原假設。 在這裡，p值小於0.05就認為不存在序列相關。 4樓：匿名使用者 看p值啊，截圖看不清 誰能幫忙解釋一下spss自相關檢驗的結果 如何根據這個結果判斷時間序列是否存在自相關 謝謝啦!
5 5樓：匿名使用者 從這個結果來看，並不存在自相關，從第一圖來看，acf值都不能突破閾值，從第二圖中，box-ljung test, 所有的滯後項都是不顯著的，這無法拒絕box-ljung test的原假設。 6樓：匿名使用者 eviews資料分析熟練掌握的 解釋用eviews做的lm檢驗結果 7樓：凝月兔兔 h0 沒有序列自相關 h1 存在序列自相關 要想判斷其實很簡單直接看q檢驗的p值就可以。p值是指拒絕原假設錯誤的概率。舉個例子：第一行 q-stat 7.4861 prob 0.006 也就是說，拒絕原假設錯誤的概率很小（0.6%）所以，我們要拒絕原假設。存在序列自相關。 那個帶星星的圖是測資料平穩性的時候看的~大多用在arma模型。一般不知道也沒有什麼，圖形只是給你的大概的印象，要想知道資料情況到底怎樣，還是要通過具體的檢驗看資料。 8樓：思維超限戰 樓上正解，話說你做的是q檢驗，不是lm檢驗。話說q檢驗存在p值偏小的問題，建議看ac和pac的圖。那個圖超過虛線的範圍表明存在自相關。 eviews lm檢驗，怎麼分析輸出的結果？ 9樓： 根據p值，應接受原假設，不存在自相關。 10樓：微塵的人生理念 恭喜你，這是個超爛的結果。f值越大越好，pf則是接近0最好，才能說明殘差不會自相關的。你的r-squared怎麼可能大於1的，肯定有問題的，你檢查一下吧。 推薦乙個算命師傅給你，8號我才算過，滿意記得回來採納一下，麼麼噠 我會 一看就是我未來老婆 有誰會看面相的?140 面相看為人很聰明，也比較孝順，意志力堅定，決斷力強，決定的事情會積極努力的去執行，性格有一些急躁容易衝動，比較現實，重物質，講實際的利益，多少有一些自私，與家人的緣分會比較淺。為人比較... 從6期開始自相關函式值明顯落於零值線以下,說明該二階差分序列是平穩的。在arima模型中,d為2.可以借助自相關函式acf和偏自相關函式pacf確定p q。不會看的話讓人幫你 我替別人做這類的資料分析蠻多的 在eviews中 如何看自相關圖和偏自相關圖確定,pq 這個要憑經驗的,看截尾還是拖尾 你這... 我會看，私聊還是發 誰會看手相啊？這是男性手掌。從手相看，思想單純不豐富 生命時間長 是乙個以工薪階層者，一生可能毫無見樹 晚景無積蓄！無事業心者，性格隨和並隨意，安於現狀強，一生生活相對平穩！小指沒有超過無名指三節，沒有大的財運。手掌小指處有錢財紋，基本還是有錢。如手掌有井字紋，命運較好。有圓形紋...誰會看面相，有誰會看面相的
eviews中如何分析自相關圖和偏自相關圖
誰會看手相啊，有誰會看手相的嗎？