格拉因果检验P值

ADF检验,单个变量打开点窗口的view-unitroottext.协整检验,将同阶单整的变量group打开,quick-estimateequation,输入被解释变量,c,确定,再点proc-ma

就是完全要按照自己的想法、看法、说法和做法去做,不能够随顺.

主要看P值.但是GRANGER因果检验一般都是以变量相互不具有因果关系为原假设的,这样的原假设下,P值小于0.05就说明具有因果关系.

TC与te之间不存在因果关系te与pt之间滞后1期PT是te的格兰杰原因

原理：如果事件A不发生与另一个事件B的概率不发生时（如果随机变量由事件定义的,也可以说,该分布函数）的影响,并在时间上两个事件和测序（B经过前期A）,那么我们可以说,A是B的原因./>剂量F统计量的概

单位根检验和协整检验要一起做不再问：要的，要的，万分感谢再答：需要文字分析不什么时候要再问：越快越好~~文字分析重点讲讲就好，万分万分感谢！！再答：好的你把数据和论文发到luguoda9you@sin

原理：如果一个事件A的发生与不发生对于另一个事件B的发生的概率（如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数）有影响,并且这两个事件在时间上又先后顺序（A前B后）,那么我们便可以说A是B的原因.F统

确定之后阶数的一种办法是用信息法则来确定根据AIC和SC的数值大小来确定最优滞后阶数

打开数据组后,选择View——GrangerCausality——选择滞后期（根据你模型的具体情况来选择,不清楚可以选默认的2期）,点击确定就可以.

以第一组结果为例原假设L2不是L1的格兰杰因时间上的先导性有效观察样本128组F检验的统计值是2.96显著值.0877也就是说10%的显著水平上你可以拒绝原假设即L2是L1的格兰杰因但是在5%的显著水

在5%的显著水平下1、0.0016和0.0011都小于0.05,都拒绝原假设,即GCF是引起GDP变化的原因,GDP也是引起GCF变化的原因2、0.0019小于0.05,拒绝原假设,GP是引起GDP变

ADF检验,单个变量打开点窗口的view-unitroottext.协整检验,将同阶单整的变量group打开,quick-estimateequation,输入被解释变量,c,确定,再点proc-ma

首先格兰杰检验的本质其实就是VAR模型,要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列,如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题.然后对数据做个最小二乘处理之后,会出现一些统计结果,其

平稳性检验就是单位根检验先来看一下序列X是否平稳NullHypothesis:XhasaunitrootExogenous:NoneLagLength:0(Automaticbased

你是否想检验两组（治疗组、对照组）间的有效性是否有差异吗?

p值就是临界值,P值检验和统计量检验的区别就在于用于检验的量不一样,一个是把统计量代回去检验,一个是把临界值算好与现值进行比较.书上都说的很清楚了时间序列的速度分析指标有:发展速度、平均发展速度、增长

我猜想你的F和第一个sig是那个levene检验吧,sig大于待定的数比如0.1或0.05为方差齐,否则为方差不齐.你后面的t,df和sig（双侧）应该分别指：t检验数,自由度,双侧检验的显著性,一般

为确定某一物质的性质、特征、组成等而进行的试验,或根据一定的要求和标准来检查试验对象品质的优良程度.通常把对物理特性的检验称为物理检验；对化学性质或组成的检验称为化学检验或简称化验.检验一般有破坏性检

不用几率直接对变化值的比例做检测

这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验；若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会