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差分后白噪声检验不通过
残差的
白噪声检验不通过
答:
题主是否想询问“残差的
白噪声检验不通过
怎么办”?对数据进行变换、用其他的回归模型。1、对原始数据进行对数变换、
差分
变换等,以消除数据中的自相关和异方差现象。2、考虑使用其他的回归模型,比如ARMA模型、GARCH模型等具有更好的处理自相关、异方差的能力。
二阶
差分后
是
白噪声
怎么办
答:
2、尝试对数据进行平滑处理
。平滑处理是一种常用的数据处理方法,可以消除信号中的高频噪声。在二阶差分后出现白噪声的情况下,使用一些平滑方法,如移动平均法、指数平滑法等,来消除噪声。3、注意数据的采样率。数据的采样率不够高,会导致二阶差分后出现白噪声。因此,在采集数据时,需要确保采样率足够...
关于时间序列分析的ARMA模型拟合问题,残差
白噪声检验
通不过怎么办?_百 ...
答:
低是有多低?这里拟合优度到也不是那么地重要,做ECM时有人R²在0.3左右也能用,甚至还有paper中拟合有毒零点零几的,应该没关系
为什么不对非平稳序列进行
白噪声检验
答:
因为非平稳序列可能存在非随机成分,而白噪声检验是针对随机信号的,所以不对非平稳序列进行白噪声检验
。1、不对非平稳序列进行白噪声检验的原因解释 非平稳序列可能会受到非随机因素的影响,如确定性趋势成分,而白噪声检验主要针对随机信号。因此,在处理非平稳序列时,进行白噪声检验可能无法准确地反映出序...
eviews
白噪声检验
步骤
答:
进行ADF检验,点击view/unitroottest,根据测试结果,可决定是否拒绝存在一个单位根的原假设,p值远小于显著水平,可以认为序列是平稳的。3、进行模型定阶,进行
白噪声检验
,打开resid序列,点击view,correlogram,
差分
阶数选择level,确定,查看Q统计量的伴随p值,p值大于0.05,可以认为该序列是白噪声。
怎样用eviews进行
白噪声检验
答:
可以打开eviews中的resid序列并将
差分
阶数选择为level,看伴随p值的大小即可,如果伴随p值大说明对应的
白噪声
也较大。只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽,并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑,就可以把它作为白噪声来处理。Eviews处理的基本数据对象是时间序列,...
差分后
要
检验
数据是
白噪声
嘛
答:
是。进行一阶
差分后
,进行平稳性和
白噪声检验
,所以差分后要检验数据是白噪声。白噪声是指功率谱密度在整个频域内是常数的噪声。
eviews
白噪声检验
结果怎么看
答:
1、首先可以打开eviews中的resid序列并将
差分
阶数选择为level。2、其次看伴随p值的大小即可。3、最后伴随p值大说明对应的
白噪声
也较大。
谁可以帮忙提供几篇关于ARIMA预测问题的论文!
答:
5.参数估计后,对ARIMA模型的适合性进行检验,即对模型的残差序列进行
白噪声检验
,如果不能
通过
,则必须对模型重新进行定阶。 6.用ARIMA模型预测月度卷烟销售量,以此数据可以指导烟草公司的月度和季度卷烟的销售。 三.某烟草公司卷烟销售模型分析 1.整理数据。 本文所用数据为某烟草公司近四年多的卷烟销售量,如表1所示...
用eviews或spss怎么
检验
一个时间序列为
白噪声
序列呢?
答:
例如ARMA模型,存在周期的话也可以用周期函数拟合,或者使用季节
差分
的ARMA模型。当这些都完成后,再应该对残差序列做白噪声检验,
通过白噪声检验
就说明建模完成。白噪声检验的步骤为:打开resid序列,view,correlogram,差分阶数选择level,确定,看q统计量的伴随p值是不是很大就行了。
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