穆同学2018-05-05 18:29:00
老师,这个表。 1. 中间那个表,t值检验的是线性关系对吧。就是b4不等于0,有线性关系,b1不显著等于0,不拒绝不等于接受,不能删除。 下面那个表,检验的是lag1,lag2,lag3,lag4之间的关系是吗?是检验序列自相关。然后t值都小于1.96,都不相关。所以不用加上。如果相关就要加上。这个公式里已经有lag1和4,加入lag3相关,就把它加回。这样理解两个表? 2:为什么是autocorrelations of the residual啊?老以为是检验残差… 3:第二题怎么带公式啊?grew by1%,怎么带啊…
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Michael2018-05-07 19:27:23
学员你好,我们一个一个来。
第一个问题:你的说法是正确的,就是这样理解的。
第二个问题:autocorrelation of time series data的检验最后检验的是autocorrelation of residual,结果是一样的。
第三个问题:ln(sale(t))-ln(sale(t-1))=ln(1+r(t)),1%代入r(t)就行。
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老师我懂了。两个表两件事。中间那个就是检验斜率等不等于0。有无线性关系。有没有都要留着…(不能拒绝只能说没有线性关系,也不能删?)这样理解?
下面那个表,是看残差中还有没有有解释力度的项r(t,t-1),通过检验,不等于0,相关,加回。公式里本身有的项如果不能拒绝,也不能删除。这个意思。
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第一句话你这样理解没问题,但是按照你的理解的话就是这个检验毫无意义了。其实我们做这个检验的目的有两个,一个是看会不会所有slope都不显著,这样会有潜在的异方差,一个是看如果有一个斜率不显著的话,是不是将它去掉之后整体模型的显著性更高,这样一来,去掉变量之后的模型就是更棒的。
下面一句话,你说的是完全正确的。
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这个题的话,b1不显著来着…也木有删
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为啥所有的斜率都不显著,有潜在异方差?
异方差不是说自变量个数上升,残差方差变大…
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这个不是很显然吗,我们说如果所有slope的显著性检验都不通过,F检验是显著的就会有潜在的异方差问题。
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这是多重贡献性…
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所以中间那个表做检验一是确定至少一个斜率不等于0,有意义。第二个是确定没有多重贡献性。题中没有,如果有,去掉。这个意思,对吗?
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感觉老师要怒了
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对的,多重共线性。
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