SAS 系统 2006年04月05日 星期三 上午08时48分02秒 25
The ARIMA Procedure
Maximum Likelihood Estimation
Standard Approx
Parameter Estimate Error t Value Pr > |t| Lag
MU 2740.4 602.86486 4.55 <.0001 0
AR1,1 -0.79075 0.11044 -7.16 <.0001 1
AR1,2 -0.54223 0.13823 -3.92 <.0001 2
AR1,3 -0.47186 0.15404 -3.06 0.0022 3
AR1,4 -0.26057 0.16269 -1.60 0.1092 4
AR1,5 -0.35825 0.15837 -2.26 0.0237 5
AR1,6 -0.46005 0.14699 -3.13 0.0017 6
AR1,7 -0.56246 0.14169 -3.97 <.0001 7
AR1,8 -0.57846 0.14941 -3.87 0.0001 8
AR1,9 -0.41686 0.16197 -2.57 0.0101 9
AR1,10 -0.31716 0.16891 -1.88 0.0604 10
AR1,11 -0.21734 0.16724 -1.30 0.1938 11
AR1,12 0.37102 0.15528 2.39 0.0169 12
AR1,13 0.26656 0.12909 2.06 0.0389 13
第4、10、11个参数不显著，我想用疏系数模型p=（1，2,3,5,6,7,8,9,12,13）来做做看 然后我用
estimate p=(1,2,3,5,6,7,8,9,12,13) ;
run;
后出现的是
Maximum Likelihood Estimation
Standard Approx
Parameter Estimate Error t Value Pr > |t| Lag
MU 2705.0 1127.1 2.40 0.0164 0
AR1,1 -0.70452 0.09964 -7.07 <.0001 1
AR1,2 -0.36291 0.09803 -3.70 0.0002 2
AR1,3 -0.23465 0.08299 -2.83 0.0047 3
AR1,4 -0.11047 0.06969 -1.59 0.1129 5
AR1,5 -0.27767 0.08485 -3.27 0.0011 6
AR1,6 -0.39924 0.10286 -3.88 0.0001 7
AR1,7 -0.39413 0.10640 -3.70 0.0002 8
AR1,8 -0.18344 0.08578 -2.14 0.0325 9
AR1,9 0.54947 0.09931 5.53 <.0001 12
AR1,10 0.35602 0.11378 3.13 0.0018 13
和我预期不符 应该怎么剔除才对呢
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