SAS 平稳性检验-搜答案-搜狗做题网

熟悉的很,有的啊去过呢,我想对的有｀｀

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行指针控制符.当一个观测的数据有多行时,读数据就要指出数据所在的行.移动指针到规定的行数,有三种用法：（1）#n;(2)#指针变量；(3)#(表达式).比如：inputname$1-10#2age13

一般0.05,如果你要减少2类错误可以选0.1再问：0.05是假设性检验的一般对比值吧，它跟置信水平有关。这个也跟置信水平有关吗？再答：检验一般都是0.05，对的就是置信水平。但是正态性一般去0.10

可以.只要X,Y是同阶差分后平稳就可以.

若y是因变量,x和p是自变量,则正确的输入应该是：ycxp注意,当中是有空格的.c是常数项,固定的字母.其实,这样做还是有问题的.二阶差分平稳,表明是二阶单整,这只是具备了协整关系的一个条件,这只完成

接受原假设,从算出来的检验统计量-3.352668都大于各临界值,可以认为你的序列在这些显著性水平下都是非平稳的.不能通过ADF检验.这些你可以参考一下易丹辉的书,易丹辉数据分析与Eviews应用.

你可以查阅下procpls语句,下面链接有几个例子：http://support.sas.com/rnd/app/papers/plsex.pdf

怎么练习平稳性

去游泳,游泳最锻炼这一方面了

滞后期不是随便选的,不同的滞后期对结果影响很大.一般用AIC和SC准则确定滞后期,当这两个值同时达到最小时为最优滞后期.

另联系

向量自回归自己会动态调整至平稳的...再问：米有明白……是滞后结构那一步么？我不是学统计的，所以特别的不系统

⑴随机时间序列{}（t=1,2,…）的平稳性条件是：1）均值,是与时间t无关的常数；2）方差,是与时间t无关的常数；3）协方差,只与时期间隔k有关,与时间t无关的常数.对于随机游走序列,假设的初值为,

先看EqualityofVariances:Test1中P-value=0.4659>>0.05说明两组数据方差不相等的假设失败,也就是说不可以承认方差相等,于是可以用Pooledmeth

你的这个序列含单位根,是非平稳的但我不知道你选的哪种单位根检验,带漂移项和趋势项吗?如果都带着还是这种结果只能差分一次了

这个输出结果应该这样看：从上往下分为2个部分最上面的部分是ADF检验的结论部分,看的时候看prob这列的值,这个越小就表明越不可能存在单位根,小的标准就看你选择置信水平,比如你选择5%,那么小于5%就

首先,不是所有的数据都需要进行平稳性检验,只有时间序列数据需要其次,这跟相关系数没关系再次,一个自变量多个自变量都可以协整分析就是回归,只不过加了道平稳性检验罢了,其余的和一般回归殊无二致.

是的,得同阶单整才能做协整,这是协整基本定义.建模的话就需要要用平稳序列.但你的数据可以不用做协整,可以直接用单整的平稳序列建模.再问：就是说我的序列单位根检验已经是平稳的了就不用协整检验了？可是协整

可以,这主要取决于您数据的情况,如果您觉得采用0.05比较好就可以,只是检验的精度更高了.具体的做法是在proc步中加入slentry=0.05slstay=0.05.其实我们一般都会选用0.05精度

平稳看PROB值,小于0.05就是平稳

先对原时间序列数据进行处理,然后利用reg过程求出回归参数t检验对应的t值,然后与ADF检验的临界值(-2.902358,在显著性水平为0.05的情况下）进行比较.示例程序如下：datasimulat