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多元时间序列 主成分分析,eviews时间序列多元回归分析

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分类:按研究对象分，是一元时间序列和多元时间序列 。根据分布规律分为高斯时间序列和非高斯时间序列1 ， 统计时间序列分析1，频域分析2，时间域分析 。多元Statistics分析是否与时间相同序列 分析？多元Statistics分析和time 序列 分析不一样，所以不一样 。

1、16种常用的数据 分析方法汇总 1、描述统计学描述统计学是指用制表和分类、图形和统计数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度和峰度 。1.填补缺失值:常用方法:消元法、平均法、最小近邻法、比率回归法、决策树法 。2.正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布 ， 所以之前有必要进行正态性检验 。常用方法:非参数检验、K-数量检验、PP图、QQ图、W检验和动态差分法 。

1)U-检验条件:当样本含量n较大时，样本值符合正态分布；2)T检验条件:当样本含量n较小时，样本值符合正态分布；单样本T检验:推断该样本的总体均值μ是否不同于已知的总体均值μ0(通常是理论值或标准值)；B配对样本的t检验:当总体均值未知且两个样本可以配对时，同一对中的两个样本在各种可能影响处理效果的条件上相似；c两个独立样本t检验:不可能找到两个各方面都非常相似的样本进行配对比较 。

2、 多元统计 分析基本概念 多元随机样本:从多元总体中随机抽取N个个体，若相互独立且随总体分布，则称为多元总体的随机样本，简称随机样本 。P指标观察n个样本，结果如下 。其中，每个样本被视为一个随机向量，所以它是一个随机矩阵，这是一个观测矩阵或样本数据库 。注:多元样本中的每个样本往往与P指标的观测值有相关性，但不同样本的观测值必须是相互独立的；

3、 多元线性回归时间 序列是什么Common regression分析有五类(根据因变量Y的类型):线性回归:因变量Y是连续的数值型变量 ， 比如GDP增长率01回归:因变量Y是01型变量，比如P2P公司研究借款人能否按时还款，那么Y可以设计成二元变量，Y0表示可以还款 。Y1表示不能还贷 。有序回归:因变量Y是有序变量，比如1代表不喜欢，2代表喜欢，3代表喜欢 。因变量Y是计数变量，如管理中的RFM模型 。f代表客户在一定时间内访问的次数，次数实际上是一个非负整数生存回归 。因变量Y是生存变量(截断数据)，比如研究产品寿命，企业寿命，人的寿命 。假设吸烟对寿命的影响，选取的样本是60岁，但此时老王身体健康，不能等到老王去世再做研究，只能记得自己的寿命是60。这个数据就是截断数据回归分析:识别重要变量 ， 判断相关性的方向，自变量X是否真的与Y相关 ， 估计正相关或负相关的权重 。

4、spss主 成分 分析这个结果没有意义 。SPSS(统计产品与服务)SPSS 16标注时间序列 data 分析步骤如下:1 .通过观察、调查、统计、抽样等手段获取观测到的系统时间序列动态数据 。2.根据动态数据，做相关图 ， 做相关分析，求自相关函数 。相关图可以显示变化的趋势和周期，可以找到跳跃点和拐点 。跳跃点是指与其他数据不一致的观测值 。如果跳转点是正确的观察值，则在建模时应该考虑它 。如果不正常，则应将跳转点调整到期望值 。3.拐点是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点 。

4.确定合适的随机模型，进行曲线拟合，即使用一般随机模型拟合time 序列的观测数据 。对于短时间或简单时间序列，可以使用趋势模型和季节模型来拟合误差 。5.对于平稳时间序列，可采用一般的ARMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊的自回归模型、滑动平均模型或组合ARMA模型进行拟合 。当观测值超过50个时，一般采用ARMA模型 。

5、时间 序列建模 分析时间序列数据的特征:1 。时间序列数据依赖于时间，但不一定是时间的严格函数 。2.每一时刻的时间序列数据的值都是随机的，不可能用历史值完全准确的预测 。3.time 序列 data(但不一定是相邻时间)前后的值往往是相关的 。4.总的来说，time 序列往往呈现出某种趋势性或周期性的变化 。分类:按研究对象分，是一元时间序列和多元时间序列 。
【多元时间序列 主成分分析,eviews时间序列多元回归分析】
根据统计特征:平稳时间序列和非平稳时间序列 。根据分布规律分为高斯时间序列和非高斯时间序列1 。统计时间序列分析1 。频域分析2 。时间域分析 。这就需要我们从概率统计的角度来定义 。一般来说 ， 驻定时间序列有两种定义，即严格驻定时间序列和宽驻定时间序列 。其中严格的平稳性要求序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而改变 。
6、 多元统计 分析和时间 序列 分析一样吗不一样 。多元Statistics分析和time 序列 分析不一样，所以不一样，多元Statistics分析是经典统计学的一个分支，是一种综合方法分析；时间序列 分析是对社会经济活动中的时间序列数据进行观察和研究，找出其内在的发展变化规律，建立合理的统计模型，预测变量的未来趋势 。

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