Z2024-02-24 15:26:52
Z自回归和序列相关，有啥区别？
回答（1）
Huang2024-02-24 22:47:46
Huang同学你好，
AR模型是用来检验模型是否存在异方差问题，异方差指的是残差的方差不是一个常数。
序列相关Serial Correlation 是值残差与残差之间存在相关性，检验的方式是Durbin-Watson (DW) test， Breusch–Godfrey (BG) test。
-----------------------------------
如果满意答疑可【采纳】，仍有疑问可【追问】
- 评论（0）
- 追问（7）
- 追问
-
异方差是不是还有种意思，残差和自变量产生关系？
- 追问
-
我记得BP方法可以检测是否存在异方差，那BP和AR模型 有啥区别？
- 追答
-
BP test 和 ARCH 都是检测条件异方差的，BP test是用于多元回归， ARCH 是用于时间序列模型。
"异方差是不是还有种意思，残差和自变量产生关系？" 不是的，异方差就是指的残差的方差不稳定，你说的应该是条件异方差。条件异方差意识是残差的方差和自变量X存在关系。
- 追问
-
多元回归和时间序列有啥区别？两者是包含与被包含的意思么？
- 追答
-
不是的，两者是不同的统计方式，有不同的应用场景和目标。
多元回归： 是一种用于分析多个自变量和一个因变量之间关系的统计方法。它的目标是建立一个线性模型，以解释因变量与多个自变量之间的关系。多元回归通常适用于横截面数据，即在同一时间点上观察到的一组观测值。它不考虑时间顺序，而是关注不同变量之间的关联。
时间序列分析： 是一种用于分析随时间变化的数据的统计方法。时间序列是对一个变量在不同时期的结果的一组观察结果:例如，过去五年中某家公司的季度销售额，或交易证券的每日回报。
如果是不同的问题，建议重新开一个提问，这样也便于其他同学的搜索，浏览。
-----------------------------------
如果满意答疑可【采纳】，仍有疑问可【追问】
- 追问
-
那么时间序列就只有一个自变量了么？按照你的说法
- 追答
-
是的，对于时间这个自变量是只有一个t。
评论
0/1000
追答
0/1000
+上传图片