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25678 4
2014-08-15

自相关图

序列: RAROA

滞后

自相关

标准 误差a

Box-Ljung 统计量

df

Sig.b

1

.521

.101

26.379

1

.000

2

.341

.100

38.054

2

.000

3

.222

.099

43.077

3

.000

4

.165

.099

45.869

4

.000

5

.187

.098

49.520

5

.000

6

.103

.097

50.645

6

.000

7

.085

.097

51.414

7

.000

8

-.031

.096

51.520

8

.000

9

-.105

.096

52.734

9

.000

10

-.056

.095

53.086

10

.000

11

.021

.094

53.134

11

.000

12

.006

.094

53.139

12

.000

13

.031

.093

53.248

13

.000

14

-.079

.093

53.987

14

.000

15

-.155

.092

56.830

15

.000

16

-.147

.091

59.430

16

.000

a. 假定的基础过程是独立性(白噪音)。

b. 基于渐近卡方近似。

自相关图

序列: RAROAi

滞后

自相关

标准 误差a

Box-Ljung 统计量

df

Sig.b

1

.564

.103

30.319

1

.000

2

.387

.101

45.081

2

.000

3

.295

.099

53.993

3

.000

4

.228

.098

59.360

4

.000

5

.079

.098

60.014

5

.000

6

.153

.097

62.489

6

.000

7

.103

.096

63.639

7

.000

8

.014

.096

63.659

8

.000

9

-.027

.095

63.738

9

.000

10

-.078

.095

64.410

10

.000

11

-.033

.094

64.535

11

.000

12

-.043

.093

64.750

12

.000

13

-.089

.093

65.666

13

.000

14

-.110

.092

67.088

14

.000

15

-.146

.091

69.646

15

.000

16

-.201

.091

74.498

16

.000

a. 假定的基础过程是独立性(白噪音)。

b. 基于渐近卡方近似。


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2014-8-15 20:50:54
图是白板啊
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2014-8-16 05:00:50
相逢一笑0206 发表于 2014-8-15 20:50
图是白板啊
双击可以进去的。谢谢哈。
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2014-12-27 09:07:01
    首先自相关(ACF)和偏自相关(PACF)都是在时间序列模型中经常用来判断模型的工具,最好用滞后阶数的那个图来看比较直观,在ARIMA(p,q)模型中,参数的选择:
    确定p d q,首先要确定 d,答:看序列要不要差分后才能平稳。
    其次确定 AR  MA  还是ARMA ? 答:若平稳序列的偏相关函数是截尾的,而自相关函数是拖尾的,可断定序列适合AR模型;若平稳序列的偏相关函数是拖尾的,而自相关函数是截尾的,则可断定序列适合MA模型;若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的,则序列适合ARMA模型。
    接下来,关键在于分清托尾、截尾的概念。答:相关函数值在k>q以后全部是0,称为截尾性;如果随着滞后期k的增加,函数值呈现指数或正弦波衰减,趋于0,称为拖尾性。
    说白了,什么是拖尾、什么是截尾? 答:截尾就是前面只有孤立的长长一根,后面突然全没了。拖尾就是没有截干净的,后面杂七杂吧还有。
    确定AR  MA  还是ARMA 后,第三,才是确定p、q。答:看拖尾部分,有几根在可信区间外,偏自相关确定p,自相关确定q。多组合组合,根据软件计算的结果来确定模型的优劣。
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2020-4-18 16:20:02
SPSS怎么做自相关分析啊,楼主可以给个步骤吗
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