原序列為平穩(wěn)sequence,1首先是序列識(shí)別:a、判斷我們需要建模分析的數(shù)據(jù)是否為平穩(wěn)sequence，如果不是，則需要轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)sequence,平穩(wěn)NAND平穩(wěn)最直觀的理解是,2.不平衡面板數(shù)據(jù)可以建立,panel數(shù)據(jù)no平穩(wěn)區(qū)別步驟如下:1.整理EXCEL中數(shù)據(jù)的格式。
panel數(shù)據(jù)no平穩(wěn)區(qū)別步驟如下:1 .整理EXCEL中數(shù)據(jù)的格式。前兩列分別是id和year。當(dāng)用Eviews7.2打開(kāi)時(shí)，它將被自動(dòng)識(shí)別為paneldata對(duì)象，而不是pool對(duì)象。2.不平衡面板數(shù)據(jù)可以建立。可以在區(qū)間和時(shí)段列表中選擇無(wú)、固定、隨機(jī)，可用于選擇單因素(或雙因素)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)可變截距模型；同時(shí)，可以選擇GMM/GLS/蘇爾等估算方法。
1首先是序列識(shí)別:a、判斷我們需要建模分析的數(shù)據(jù)是否為平穩(wěn) sequence，如果不是，則需要轉(zhuǎn)化為平穩(wěn) sequence。b .然后判斷平穩(wěn)的序列是否為白噪聲序列，如果是，建模完成；如果是非白噪聲序列，繼續(xù)下一步。2.其次，通過(guò)模型辨識(shí)和建模確定P和Q的值，通過(guò)ACF和PACF粗略確定最優(yōu)模型結(jié)構(gòu)，或者嘗試建立幾個(gè)備選模型，再用AIC或BIC指標(biāo)進(jìn)行選擇。3.最后是模型診斷:檢查模型殘差，確保是正態(tài)分布的白噪聲序列。
平穩(wěn) signal和non-平穩(wěn) signal都是隨機(jī)信號(hào)，區(qū)別在于它們的特性和定義。信號(hào)是隨機(jī)過(guò)程，每個(gè)時(shí)間點(diǎn)都是隨機(jī)變量。你在概率論中提到過(guò)，隨機(jī)變量沒(méi)有值，只有觀測(cè)值，也就是說(shuō)你測(cè)量一次隨機(jī)變量就可以得到一組值。但僅此而已。如果想知道隨機(jī)變量的真實(shí)特征，就要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)觀測(cè)，比如大量的測(cè)量，來(lái)估計(jì)它們的概率分布。平穩(wěn) NAND 平穩(wěn)最直觀的理解是。平穩(wěn)信號(hào)包含的信息很少，其統(tǒng)計(jì)特性不隨時(shí)間變化。它通常代表人類(lèi)口腔中的高斯白噪聲和濁音。這種信號(hào)的特點(diǎn)就是我說(shuō)的統(tǒng)計(jì)特征不變。而不是平穩(wěn)，它不是，即統(tǒng)計(jì)特征是隨時(shí)間變化的，它的信息量是變化的。
4、[求助]非 平穩(wěn)時(shí)間序列如何做回歸,急!高分求!直接用原序列進(jìn)行回歸肯定是不對(duì)的。原序列為平穩(wěn) sequence，如果你想做協(xié)整分析，那么你的模型就是失敗的。因?yàn)閰f(xié)整分析需要幾個(gè)序列同階，所以現(xiàn)在adf檢驗(yàn)失敗了，所以你可以考慮:自變量的選擇有問(wèn)題嗎？可以選擇其他自變量替換嗎？或者嘗試一個(gè)不使用對(duì)數(shù)形式的序列。，。
