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协整检验-课件（PPT演示）
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EVIEWS做ADF检验得出时间序列是1阶单整,那么如何对该序列做1阶拆分?下一步做协整时,用的是拆分后的序列还是拆分前的?如何做X和Y的最小二乘法,结果怎么看,如何判断?如何构建误差修正模型?
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1.用差分前的序列数据（x,y）;2.最小二乘：quick——estimate equation中输入：y c x 运行即可3.结果分析：把回归的残差序列命名为e 命令窗口：series e=resid对生成的序列e 进行单位根检验,若平稳,即有协整关系；4.误差修正模型：quick——estimate equation中输入：d(y) c d(x) e(-1)回归的结果即为误差修正模型.
然后在最后做格兰杰检验时 1、如果我的数据是1阶平稳，我用拆分前的还是拆分后的数据？ 2、如果我的数据有协整关系，我用拆分前的还是拆分后的数据？ 最后，ADF法1阶平稳的数据，在哪里拆分？
非常感谢您之前的回答，谢谢！大有帮助！
granger因果用 原数列（x,y）,不差分，先估计VAR模型，再检验granger因果。
进入VAR模型的非稳定序列，必须要有协整关系，这个是前提。
不用差分，直接勾 1st difference选项即可。
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32_时间序列的协整检验与误差修正模型协整,检验,和,32,协整检验,时间序列,检验32,32,32,32
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32_时间序列的协整检验与误差修正模型
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单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系
是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。 3、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三 其实很多人存在误解。有如下几点，需要澄清： 第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。 第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量
ARIMA建模原则及EViews中的correlogram ，ADF检验
。偏自相关以几何速率衰减，自相关截尾，则选MA模型。若自相关或偏自相关有季节性，则选季节ARMA模型 第三步，建立合适的ARIMA模型后，应当确认模型没有残差自相关。检查扰动项的自相关和偏自相关，还要考虑是否有重要的预测能力被忽略。EViews提供了估计之后的诊断检查方案。 %后面几天的内容
ARMA模型只能用于平稳时间序列的分析中。（见张晓峒《Eviews使用指南及案例p84）单位根检验可以检查时序的平稳性，其中ADF检验是常用方法。如果ADF统计量为负且绝对值很大，则拒绝单位根假设而表明序列是平稳的。 EViews中点击View-&Unit Root test ，可以根据ADF的值与单位根检验临界值比较来判断。若ADF的值比三个值都来得小，那么可以断定时序平稳。
共整合性 -- 协整 克莱夫·格兰杰在1981年的一篇论文中引入了“共整合性”（cointegration，也译作协整）这个概念。 如果上述常数b存在，那么原时间序列X(t)和Y(t)就具共整合性。 格兰杰和怀思（Weiss）合著的1983年的一篇论文中提出了“格兰杰表述定理”（Granger representation theorem），证明了以一组特定的动态方程可以重新表述具有“共整合性”的时间序列变量（cointegrated variables）之间的动态关系，而这组动态方程
LIS和PACS系统，医院通常委托第三方专业公司开发并实施LIS和PACS 系统。医院和相关信息系统开发商（HIS系统、LIS系统和PACS系统开发商）应对不同系统之间的数据交换与共享引起足够重视。
下面着重讨论LIS系统与HIS系统数据交互的实现方案，同时探讨在HIS系统和LIS系统实施过程中，医院、HIS系统开发商、LIS系统开发商如何协调与合作。 定 义
在具体讨论前，对与HIS和LIS系统共同相关的一些概念及功能作简要说明。
1、检验医嘱 是指医生为治疗
常规继电器在新安装和定期电气检测继电器的耐压、精度和灵敏性测试。 （１）整定点的动作返回值检验 （２）动作、返回时间检验 （３）稳态阶梯输入激励检验 （４）冲击动态激励检验
测试常规继电器的测试有交流测试、直流测试。
显著不等于1（b1等于1称为单位根）。如果Dickey-Fuller检验可以拒绝原假设，那么就没有单位根，可以用这个AR(1)模型；如果Dickey-Fuller检验不能拒绝原假设，那么就有单位根，不可以用这个AR(1)模型，此时这个AR(1)模型称为随机游走模型。
10、随机游走模型（Random walk）有单位根b1等于1，因此不满足协方差恒定的前提条件，必须做一阶差分（First differencing）。一阶差分最终能解决单位根的问题。 11、以上终于解决了自相关和单位根（协方差
因为写《机房收费系统》的开发文档的关系，同时也是这阶段学习所必须的，最近看了郑仁杰的《实用软件工程》。花了三四天的时间整理了一下自己都不想仔细看的笔记，当然现在看着还行；有花了两天的时间画了这张导图。通过相关视频的学习我对软件工程有了初步的认识，理论知识是学了一些，但是还没有经过实践的检验关于“面向对象”这四个字也一直理解不够深刻。
软件工程说的简单点就是因为软件而产生的一门工程学科，他服务于软件的开发与运行维护。知识点很多我就不一一罗列，下面的思维导图代表了我对有关这本书的学习视频的一些理解。（欢迎交流）
t检验与F检验 /统计常识 / 统计学笔记（2）--随机抽样与统计推断的逻辑
by independent variable.相关分析(Correlation)：The relationship btw two variables. --- A dose not define or determine B. 回归更有用自变量解释因变量的意思，有一点点因果关系在里面，并且可以是线性或者非线形关系； 相关更倾向于解释两两之间的关系，但是一般都是指线形关系，特别是相关指数，有时候图像显示特别强二次方图像，但是相关指数仍然会很低，而这仅仅是因为两者间不是线形关系，并不意味着两者之间没有关系
t检验与F检验 /统计常识 / 统计学笔记（转载）
variable is defined and can be forecasted by independent variable.相关分析(Correlation)：The relationship btw two variables. --- A dose not define or determine B. 回归更有用自变量解释因变量的意思，有一点点因果关系在里面，并且可以是线性或者非线形关系； 相关更倾向于解释两两之间的关系，但是一般都是指线形关系，特别是相关指数，有时候图像显示特别强
，而应利用结果中的秩和统计量查表作结论〔6〕。 　　2.Sign检验也属对称性检验，相比于Wilcoxon检验，此方法不考虑“+”或“-”差值的相对大小关系(即秩次)，只检验差值总体中 “+”与“-”的个数是否相同，从而推断两样本是否来自中心位置相同的总体〔1，4〕。小样本时采用二项分布计算精确概率，大样本时采用正态近似法作检 验。通常在数据测量较粗糙、不精确时使用。效率不如Wilcoxon检验。若变量是二值的，其检验效果与McNemar检验完全相同。 　　3.McNemar检验实为目前国内通用
是否存在序列相关 ArchTest(r)
#是否存在ARCH效应 fit1=garchFit(~arma(2,0)+garch(1,1), data=r, algorithm="nlminb+nm",
trace=F, include.mean=F) summary(fit1) #协整检验
fit=arima(b[,2],xreg=b[,1],method="CSS") r=resid(fit) summary(ur.df(r,type="drift
)+garch(1,1), data=r, algorithm="nlminb+nm",
trace=F, include.mean=F) summary(fit1) #协整检验
fit=arima(b[,2],xreg=b[,1],method="CSS") r=resid(fit) summary(ur.df(r,type="drift",lag=1)) Box.test(r,lag=6,fitdf=1) 【自动运行的自编函数】 acf.3(x)
)+garch(1,1), data=r, algorithm="nlminb+nm",
trace=F, include.mean=F) summary(fit1) #协整检验
fit=arima(b[,2],xreg=b[,1],method="CSS") r=resid(fit) summary(ur.df(r,type="drift",lag=1)) Box.test(r,lag=6,fitdf=1) 【自动运行的自编函数】 acf.3(x)
#同时绘制3个相关图
互相推算，称为Wilcoxon统计量。 9.3 多个独立样本的秩和检验 9.4 多相相关样本的秩和检验 多相相关样本的秩和检验是用Friedman方法，Friedman秩和检验有一个特点是独立地在每一个区组内各自对数据进行排秩，这样可以消除区级间的差异以检验各种处理之间是否存在差异，
在li 中设置white-space:没有经过实践检验
R语言与显著性检验学习笔记
一、何为显著性检验
显著性检验的思想十分的简单，就是认为小概率事件不可能发生。虽然概率论中我们一直强调小概率事件必然发生，但显著性检验还是相信了小概率事件在我做的这一次检验中没有发生。
显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。
常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设（或零假设），与H0对立的假设记作H1，称为备择假设。 ⑴在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，其出现的概率通常记作
。 “相互关系”意味着一系列广义的统计联系。“虚假的相互关系”意味着不是由于两变量间的直接关系，而是其他变量对其影响而产生的关系。“因果关系”意味着有科学证据支持的原因和结果之间的关系（比如一个事件（原因）和另一个事件（结果）的关系，第二个事件被认为是第一个事件的结果）。“相互关系并不能推断出因果关系”是科学界和统计学界的一个术语，来强调两变量之间有相互关系并不一定能推断出一个导致了另一个。 但人们天生就擅长看到规律。这对人类在丛林里生存是必要的素质，但却损害了我们很多形式的抽象思维—特别是误将数据
定性数据的X2检验 一、多项分布与X2检验 一向分类：按某一种因素来进行的分类 二向分类（列联表）：分类是按两种以上的影响因素来进行的
X2~ X2(k-1) 二、列联表分析 三、一致性检验 一致性X2检验与独立性X2检验之间是有差别的 在做独立性X2检验时，典型的抽样程序是从一个总体抽出一个样本，然后根据两种分类准则对样本实体进行交叉分类。 在进行一致性检验时，我们先把两个或多个感兴趣的总体等同起来，并从每一个总体各抽选一个样本，然后将这些样本的实体放到一个感兴趣变量的各种不同
一、参数检验 1、基本思想 2、两类错误 3.、检验步骤 4、检验的p值 在一个假设检验问题中, 拒绝原假设H0的最小显著性水平称为检验的p值. 5、单正态总体参数的检验 （1） （2） （3） 6、两正态总体参数的检验 （1） （2） 7、成对数据的t检验 所谓成对数据, 是指两个样本的样本容量相等, 且两个样本之间除均值之外没有另的差异. 8、单样本比率的检验 （1）比率p的精确检验 （2）比率p的近似检验 9、两样本比率的检验 二、非参数的假设检验 参数假设检验是在假设总体分布已知
电子产品检验-检验中心
后，测表面温度。
4、整套系统实验：有上位机，界面及整系统每隔一段时间截图、照相记录系统现象；依据行业标准要分主机、
备机，断电有数据保护然后恢复等功能。
这些实验部分都有国家标准、行业标准依据，检验中心的检验负责人都是依据这些标准做为纲来做实验；对于一些新产品，标准里没有的，就制定新的标准。
最后企业会有这套系统中各个产品及整套系统的企业标准，描述产品额定电压、额定电流、标定方法、发射功率、休眠时间、合格标准等等。
稍闲时的窗外图，记念一下。
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