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无聊签到天数: 23 天连续签到: 1 天[LV.4]偶尔看看III
SPSS怎么做序列相关性检验
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分析，相关，然后选选spearman相关，即斯皮尔曼相关就可以了。
分析-相关-双变量-Spareman
bfzldh 发表于
分析，相关，然后选选spearman相关，即斯皮尔曼相关就可以了。这个不是异方差？
gxnnhsd 发表于
分析-相关-双变量-Spareman那异方差检验呢
本帖最后由 bfzldh 于
23:30 编辑 chengxiaotong7 发表于
这个不是异方差？我弄混了，当我没说……
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自相关图序列: RAROA滞后自相关标准 误差aBox-Ljung 统计量值dfSig.b1.521.10126.3791.0002.341.10038.0542.0003.222.09943.0773.0004.165.09945.8694.0005.187.09849.5205.0006.103.09750.6456.0007.085.09751.4147.0008-.031.09651.5208.0009-.105.09652.7349.00010-.056.09553.08610.00011.021.09453.13411.00012.006.09453.13912.00013.031.09353.24813.00014-.079.09353.98714.00015-.155.09256.83015.00016-.147.09159.43016.000a. 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aBox-Ljung 统计量值dfSig.b1.564.10330.3191.0002.387.10145.0812.0003.295.09953.9933.0004.228.09859.3604.0005.079.09860.0145.0006.153.09762.4896.0007.103.09663.6397.0008.014.09663.6598.0009-.027.09563.7389.00010-.078.09564.41010.00011-.033.09464.53511.00012-.043.09364.75012.00013-.089.09365.66613.00014-.110.09267.08814.00015-.146.09169.64615.00016-.201.09174.49816.000a. 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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图是白板啊
相逢一笑0206 发表于
图是白板啊双击可以进去的。谢谢哈。
& & 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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