为什么要对时间序列的数据进行对数取值.-搜答案-灵鹊做题网

data步中定义时间序列变量x；调用函数log()转化为新变量x1；调用差分函数dif()转化为新变量x2；对x2分析；如：datadataset;inputx;time=_n_;x1=log(x);

我把你的数据保存到data.txt,放到matlab工作目录里,然后打下面命令,或者保存成m文件 a=load('data.txt');%读数据 t=a(:,1)&

时间序列模型　　间序列分析　　在生产和科学研究中,对某一个或一组变量x(t)进行观察测量,将在一系列时刻t1,t2,…,tn(t为自变量且t1<t2<…<tn)所得到的离散数字组成序

可以试试对数据进行线性拟合,然后再进行傅立叶变换.

都用原序列你可以看看其他发表的论文也是这么操作的再问：谢谢。那如果协整检验中，OLS的回归残差不能通过ADF检验（该检验与此前的检验设置都是相同的），那就是证明不存在协整关系，失败了吗？再答：是的

首先说一个知识点,就是用数组操作二叉树(把堆看成二叉树容易理解)一个数组a[n],a[0]不考虑舍弃,a[1]为根节点那么,a[i]的两个孩子节点就是a[2i]和a[2i+1](不理解的话自己做下实验

analyze-Descriptivestatistics-descriptive

因为数据的格式有许多种,有的数据还是一些提供方的加密数据,格式比较特殊,不能被常用建模软件识别,造成建模分析无法进行或发生错误,所以在建模分析前要进行数据标准化的操作.形象的来说,开一场国际学术大会,

使地理信息易于被计算机和人识别

一是模型有所欠缺如滞后变量不够建议增加滞后变量再删减在拟合二是,数据变动异常值较多或区间过长增大误差三是,使用静态预测而非动态预测

您好,很高兴为您　　每次计算的滞后阶数都不同,计算结果肯定有变化.　　如果是同一数据的话按照Eviews的最优判定滞后阶数不应该有差别,估计楼主的resid_B序列是通过某种方式生成的,因此每次检验序

建立回归模型即可相关性可以通过相关分析来判断我经常帮别人做这类的数据分析

因为经过配准的不同栅格的像元并不总是对齐的,因为像元大小可能不同,或者像元边界之间会有相对的偏移.当进行栅格合并时,空间分析必须为每一个输出像元指定对应的输入栅格的像元,这个过程就叫做重采样.重采样的

看你的实验目的啊.如果只想做个片段,那就进行下生物信息学分析,比如多重序列比对、生物进化树分析、蛋白质结构预测等.

I2公式：=LOOKUP(--H2,--LEFT(B$2:B$6,FIND("-",B$2:B$6)-1),A$2:A$6)下拉.

Eviews时间序列分析实例时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式,本书第七章对它进行了比较详细的介绍.通过第七章的学习,读者了解了什么是时间序列,并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例

没有办法.时间序列要求较大样本的.当然,如果要求不是太高,比如不做协整检验,只用普通的回归,可以做一下.但总的来说,样本太小,影响结论的可靠性.统计人刘得意

他概念的意思举例说明吧,!“不同单位”?比如说2012年1月1日某个产品人报不同单位有销量,市场占有率,库存量等.“同一时间对不同总体的数量进行观察”比如：几本书的销量,在1号,2号,3号,.他们的销

做回归分析和格兰杰因果检验就可以啦

变量取对数是为了消除异方差,也可减少数据的波动,系数也是弹性系数