1樓：愛漫天花
舉一個例子吧，比如月度的資料，就是週期為12，它有季節影響。
先對其1階12步差分，通過看acf pac f看是簡單加法模型，還是乘法季節模型
如果是乘法模型那就要對季節部分模擬arima模型季節部分的arima是以週期位置的acf pacf 確定其模型引數 ar ma
seasonal=list(order=c(_,1,_)，period=_)週期是預設的
r軟體裡的arima函式裡的seasonal引數怎麼使用？
2樓：度爺文庫
舉一個例子吧，比如月度的資料，就是週期為12，它有季節影響。
先對其1階12步差分，通過看acf pac f看是簡單加法模型，還是乘法季節模型
如果是乘法模型那就要對季節部分模擬arima模型季節部分的arima是以週期位置的acf pacf 確定其模型引數 ar ma
seasonal=list(order=c(_,1,_)，period=_)週期是預設的
spss中arima模型引數不知道什麼意思，怎麼樣根據arima模型參數列寫出模型函式，具體參數列見問題補充。
3樓：匿名使用者
不會做的話別亂做哦
我替別人做這類的資料分析蠻多的
spss中arima引數的意義
4樓：匿名使用者
arima就是pdq
我替別人做這類的資料分析蠻多的
5樓：匿名使用者
這個沒有用的，看圖形確定pdq就行了啊
如何分析迴歸模型的擬合度和顯著性
6樓：匿名使用者
模型的擬合度是用r和r方來表示的，一般大於0.4就可以了；自變數的顯著性是根據各個自變數係數後面的sig值判斷的，如果小於0.05可以說在95%的顯著性水平下顯著，小於0.
01就可以說在99%的顯著性水平下顯著了。如果沒有給出係數表，是看不到顯著性如何的。
迴歸分析(regression analysis)是研究一個變數（被解釋變數）關於另一個（些）變數（解釋變數）的具體依賴關係的計算方法和理論。 從一組樣本資料出發，確定變數之間的數學關係式對這些關係式的可信程度進行各種統計檢驗，並從影響某一特定變數的諸多變數中找出哪些變數的影響顯著，哪些不顯著。利用所求的關係式，根據一個或幾個變數的取值來**或控制另一個特定變數的取值，並給出這種**或控制的精確程度。
其用意：在於通過後者的已知或設定值，去估計和（或）**前者的（總體）均值。
拓展資料：
迴歸模型（regression model）對統計關係進行定量描述的一種數學模型。如多元線性迴歸的數學模型可以表示為y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，…，βp是p+1個待估計的引數，εi是相互獨立且服從同一正態分佈n(0,σ2)的隨機變數，y是隨機變數；x可以是隨機變數，也可以是非隨機變數,βi稱為迴歸係數，表徵自變數對因變數影響的程度。
7樓：一個人在那看書
我分析迴歸模型的離合度和顯示度，首先還是看它的成分表，如果合適的話再說
8樓：七七的西西
模型的擬合度是用r和r方來表示的，一般大於0.4就可以了，你的擬合度還不錯；自變數的顯著性是根據各個自變數係數後面的sig值判斷的，如果小於0.05可以說在95%的顯著性水平下顯著，小於0.
01就可以說在99%的顯著性水平下顯著了。你的題目中沒有給出係數表，所以我看不到顯著性如何。
3表示的是什麼意思,23表示的是什麼意思
2 3 表示的是 三分之二 2 3 三的次方表示的是三分之二的立方，得8 27 12 2 3 18是什麼意思？就是12除以2 3，即相當於12乘以3 2，這個算式的結果等於18。2 3是分數三分之二，把 1 分成3份後，其中的2份即為三分之二把12個 1 都分成3份，一共36份。36份中有18個2份...
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