r语言arma模型的拟合优度调整r^2
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 15:55:12
描述问题呢,就要准确,不然会让回答的人无所是从,很多时候心情不好就不会看了,比如,你是用SPSS还是matlab或是SAS或是minitab或是R,时间序列是有季节性?趋势性?等等,你不说清这些,人家
logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的
可以用这个拟合函数fx1=@(beta,x)beta(1)*(x1).^2.*(x2).^2+beta(2)*(x3).^2.*(x4).^2+beta(3)*(x1).^2.*x(3).^2+bet
就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:那时通过什么指标来衡量的呢?
chisq.test()这是R自带的函数原假设H0:p1=50%p2=30%p3=20%,现在观察值是0.550.250.20那么输入chisq.test(c(0.55, 0.25,&nbs
ARMA模型(Auto-RegressiveandMovingAverageModel)是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与滑动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成.在市场研
50分的问题……果然好麻烦的说,因为涉及很多检验没用SPSS做过时序,说Eviews吧打开你要建模的序列,假设是x,点这个变量窗口工具栏里的view-correlogram.这里有几个参数:level
从偏相关系数来看,应该用AR(2)和AR(4).不过好久没看了,快忘光了.目测没有ma选项,但有待考证.请大神继续补充
ARMA模型,是时间序列的基本模型,许多软件都可以实现,Eviews,SAS,R都可以实现.
R值是你这个曲线的你和程度,就是有百分之多少和你样本曲线相似,F值是这个R值的明显程度,所以你只要看R的百分比大小就可以了.从你做出的结果来看,都不合适啊,而且是明显不适合啊,解释变量的系数都不过0.
EVIEWS的具体教程请Q我从来都是只知方法不知原理的路过
functionN=ymlogistic(beta,t)%在当前文件夹下保存为ymlogistic.m文件a=beta(1);b=beta(2);N=a*exp(b*t);%%%%%%%%%%%%%%
确定时间序列的周期一般用的是谱分析,小波分析方法,这些一般在网上能搜到相关文献!时间序列是否平稳,ARMA(p,q)中的p,q的确定,这些方法在王文圣,丁晶等著作《随机水文学》中有详细介绍,中国水利水
ARMA(pq)模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac.自回归过程AR的参数主要看PAC在哪一阶截尾,如在4阶截尾则参数P=4;移动平均模型MA的参数主要靠识别AC函数是否呈快
按前面这样来写我替别人做这类的数据分析蛮多的
错啊.R2越大拟合效果越好因为拟合度表示的是理论与实际发生情况的吻合程度,当然是越大越好也就越接近实际情况.
用相关指数R2的值判断模型的拟合效果,R2越大,说明残差平方和越小,模型的拟合效果越好,故①正确;在回归分析中,回归直线过样本点中心:(.x,.y)点,故②正确;带状区域的宽...
p和q阶代表的顺序,即列的数量,“εt2=a0的+a1εt-12+a2εt-22+.+aqεt-Q2+ηT吨a0的+a1εt12”,则数的列数中的类似.
eviews做这个更好些
是有这种可能性的只要你操作没错就要相信自己当然,你要考虑模型的选择我经常帮别人做这类的数据分析的再问:我的变量有10多个,可是任选其中一个变量做加权回归时也有0.9几,而且我的是截面数据,会有别的问题