时间序列模型中Significance value意义及如何使用
发布:sweetdaisy | 分类:考研
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中文为显著性,以下以SPSSmodeler为例,简单说明该值的含义。
首先,Sig在哪里?
当你使用SPSS在ModelingPallete中提供的TimeSeries node 成功创建了一个model之后,双击生成的nugget,红色框中的内容就是Sig.当然你以可以通过其他软件获得一个时间序列的模型的Sig值。
其次,Sig该怎么用?
简单的来说,该值如果小于0.05的话,说明当前的模型还没有完全解释时间序列中的信息。当前的模型不是很理想,需要重新建模。
Sig值到底是什么?
首先说一个基本概念,residual也就是残差。
残差=真实值-预测值
预测值是通过模型计算出来的值,那么残差如果是一个不随机序列,那么说明残差中还有一些时间序列包含的信息没有被提取出来。 总而言之,如果残差越是一个随机序列(也即白噪声序列),那么该模型就有效。
Sig值就是为了检验残差序列是否为随机序列而引入的一个统计变量,也就是通常所说的Ljung-Boxstatistic.
我们通过一个实际的例子来说明Sig值,如下图所示:
Market_1, Market_3,and Market_5 的Sig值都是大于0.05的,说明模型提取序列中的信息比较充分,该模型有效,可以用来预测。但对于Market_2和 Market_4,Sig值小于0.05,模型中提取的信息不够充分,该模型不理想,建议重新建模。(改图引自SPSS modeler help doc)
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