自相关求教

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

经常在书上看到存在一阶二阶相关性，从哪里看到他存几阶相关性。

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：自相关 相关性 求教 自相关

1阶相关性可以从回归的DW值可以作出简单判断，一般DW值不在2附近，就可以判断可能存在一阶自相关性。准确的判断必须通过相关图判断，看相关系数是否超过了相关图的2倍标准差区域。

顶起来。。。。。。。。

wenpan9933 发表于 2010-6-5 12:04
1阶相关性可以从回归的DW值可以作出简单判断，一般DW值不在2附近，就可以判断可能存在一阶自相关性。准确的判断必须通过相关图判断，看相关系数是否超过了相关图的2倍标准差区域。

多谢  大大说明！

在问一下，这种情况，                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
F1        0.398045        0.142641        2.790538        0.0384
F2        -0.886227        0.296805        -2.985887        0.0306
F3        -0.392759        0.284744        -1.379341        0.2263
AR(1)        0.316101        0.334814        0.944110        0.3885
                               
R-squared        0.759603            Mean dependent var                0.244574
Adjusted R-squared        0.615365            S.D. dependent var                0.672357
S.E. of regression        0.416989            Akaike info criterion                1.389589
Sum squared resid        0.869399            Schwarz criterion                1.477244
Log likelihood        -2.253150            Durbin-Watson stat                1.716290
                               
Inverted AR Roots              .32                       
                                       
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
F1        0.398045        0.142641        2.790538        0.0384
F2        -0.886227        0.296805        -2.985887        0.0306
F3        -0.392759        0.284744        -1.379341        0.2263
AR(1)        0.316101        0.334814        0.944110        0.3885
                               
R-squared        0.759603            Mean dependent var                0.244574
Adjusted R-squared        0.615365            S.D. dependent var                0.672357
S.E. of regression        0.416989            Akaike info criterion                1.389589
Sum squared resid        0.869399            Schwarz criterion                1.477244
Log likelihood        -2.253150            Durbin-Watson stat                1.716290
                               
Inverted AR Roots              .32                       
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
F1        0.398045        0.142641        2.790538        0.0384
F2        -0.886227        0.296805        -2.985887        0.0306
F3        -0.392759        0.284744        -1.379341        0.2263
AR(1)        0.316101        0.334814        0.944110        0.3885
                               
R-squared        0.759603            Mean dependent var                0.244574
Adjusted R-squared        0.615365            S.D. dependent var                0.672357
S.E. of regression        0.416989            Akaike info criterion                1.389589
Sum squared resid        0.869399            Schwarz criterion                1.477244
Log likelihood        -2.253150            Durbin-Watson stat                1.716290
                               
Inverted AR Roots              .32                       
                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
F1        0.394775        0.311217        1.268489        0.2941
F2        -0.945562        0.412221        -2.293823        0.1056
F3        -0.443277        0.491587        -0.901727        0.4337
AR(1)        0.551438        1.186924        0.464595        0.6739
AR(2)        0.023489        0.373069        0.062962        0.9538
                               
R-squared        0.612151            Mean dependent var                0.392425
Adjusted R-squared        0.095019            S.D. dependent var                0.540187
S.E. of regression        0.513883            Akaike info criterion                1.775527
Sum squared resid        0.792226            Schwarz criterion                1.825178
Log likelihood        -2.102106            Durbin-Watson stat                2.020739
                               
Inverted AR Roots              .59                 -.04               
                               
        哪种比较好。

看自相关图和片子相关图 不过也是有难度啊 一半人都看不出来