阿同学2021-12-09 18:48:57
阿同学t statistic得出的数是什么的时候，才能得出 autocorrelation显著不为0的结论？r（Ei，Ei-1）这个平整个的中文含义是？我可以这么理解吗？Ho为autocorrelation=0，Ha为atuo correlation不等于0，因为lag1、2在拒绝域中，因此拒绝原假设，所以auto显著不等于0
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Essie2021-12-10 11:44:25
Essie你好，其实你理解的是完全正确的，很棒哦。这里再帮你梳理下：首先在时间序列模型里面，我们做序列自相关检验的时候利用的是残差的自相关系数(autocorrelation)做t检验，也就是对r(ei-e(i-1))做t检验(解释为对第i个残差，以及和它滞后1期的残差，检验它俩的相关系数)，给几个lag，就需要做几次，这里做了四次，最后一个自相关系数检验是对r(ei-e(i-4))来做，即第i个残差和它滞后4期的残差的相关系数。原假设：无序列自相关(autocorrelation=0)，被择假设：存在序列自相关(autocorrelation不等于0)，根据表格得到，lag 1&2的自相关系数显著的不等于0，说明这两项的自相关系数显著，需要放在时间序列模型中，作为解释变量。
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老师想问下数量课后题30，这里显然是把Month37带入算Y的估计值，但是在原CI的公式中，CI=b1+/-tc*sb1的估计值，所以b1应该是month37新公式上的斜率b37哇，为啥是整个Y在month37的估计值呢？因为是算Amtex share return（Yi）吗？ 以及怎么看这题是95%的单or爽尾检验？这关系到用2.032这个tc还是题目中已提供的1.691（note处），好奇怪哦，提供的却用不到…
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你好，要看清楚题目哦，这道题目说的是在95%的置信区间下，month37(自变量)代入后Amtex share return(因变量)的置信区间。所以第一步是计算将X=37代入回归方程中求出Y的取值，然后计算Y的置信区间，Y+/- tcv*Sf(Y的标准误)。这道题目中给出了Y预测值的误差的方差，在置信区间里需要将其转换成标准误，只要在原数字上0.0022开根号即可，接下来就只需要一步一步计算，代入其他的数字，就可以得到最后的答案。1.你说的CI的公式里面有b1的这个，是针对单个回归系数的置信区间，这道题目中求的是因变量预测值Y的置信区间，所以是Y+/- tcv*Sf(Y的标准误)。2.置信区间都是看双尾关键值的，从公式中有个"+/-"也可以看出计算的是两边，不是单边，这里的关键值是用2.032，不是题目中提供的单尾关键值(这里出题确实算是个bug)。这个题目是2020版老教材中的吧，同学可以做一下新考纲下的课后题哦，协会对这道题进行了修改。
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