如何从SPSS看出存在自相关

如何用spss做自相关性分析
选择你所要研究的变量，以及分析方法，SPSS提供了三种相关系数，Pearson相关系数，kendall相关系数，Spearman相关系数，选择单侧检验还是双侧检验，如果您事先知道变量之间是正相关还是负相关请选择单侧检验，如果不知道，请选择双侧检验。最后，按【确定】按钮，输出结果。由输出结果可以看出，E1\\E2两个变量在...

SPSSMAX 一文讲清楚(偏)自相关处理方法!
SPSSMAX深入解析(偏)自相关处理方法，用于理解时间序列数据中的自相关性。当观测值与过往观测值存在关联时，(偏)自相关性检测就显得尤为重要。AC值衡量当前值与不同滞后阶数的先前值的相关性，而PAC值则在排除其他影响后揭示这种关联。分析中，通过计算AC和PAC的系数，Q统计量和p值，来评估数据的自相关...

spssf检验怎么分析?
总的来说，spssf检验的关键步骤是通过P值判断自相关性，选择合适的检验方法（如SerialcorrelationLMTest），并根据数据特点输入适当的滞后阶数，然后解读输出结果，作出相关结论。如果P值支持原假设，那么我们可以认为序列是独立的；反之，则可能存在序列相关需要进一步处理。

利用spss17.0中文版如何判断自变量之间的自相关?可以用双变量相关检验吗...
就像你说的，看是否有显著相关，则看它的显著性值是否小于0.05或者0.01，其中0.05和0.01是表示不同的显著性水平，而pearson相关值的右上角对应的有一个*表示该相关性是在0.05的水平下，有2个*表示相关性是在0.01的水平下 至于你需要采取哪个水平则看你要求的检验标准是否非常高，如果非常高的...

...如何根据这个结果判断时间序列是否存在自相关 谢谢啦!
从这个结果来看，并不存在自相关，从第一图来看，ACF值都不能突破阈值，从第二图中，Box-Ljung Test, 所有的滞后项都是不显著的，这无法拒绝Box-Ljung Test的原假设。

如何在SPSS中做自相关检验和异方差检验
在我认知范围内，多重共线性问题一直不是计量里的什么大问题，回归之前看看各变量之间的相关系数基本就可以确定是否需要进一步检验了，线性相关性比较高，那就直接剔除吧！异方差检验我也没有做过，我一般直接就用稳健标准差，从来不用一般标准差！至于自相关检验这个问题也是没有做过的！我认为做什么检验...

spss中ARIMA模型中参数的P,Q根据自相关的残差图和偏相关残差图怎么看的...
你这自相关图ACF从k=4之后突然趋近于0，所以是截尾。PACF从k=3之后突然趋近于0，也是截尾。自相关图截尾，偏自相关图截尾。所以不符合RIMA模型，不知道你这个带不带季节性。如果是非季节性的，你试试ARIMA(4，阶数，3)，如果是季节性的，你后面要跟季节性差分的参数。不排除你的数据为白噪声的...

spss做的多元回归分析中,相关系数的大小能不能说明两个变量对因变量的...
可以说明，看标准回归系数，直接用SPSS回归分析，就可以得出各个自变量与因变量的相关系数。多元回归分析中，首先要看X对Y有没有呈现出显著性影响，如果说自变量X已经对因变量Y产生显著影响(P< 0.05)，还想对比影响大小，可使用标准化系数( Beta)值的大小对比影响大小，Beta值大于0时正向影响，该值越...

本人用到了spss重要功能总结
一、SPSS篇(1)用spss剔除异常值异常值:一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。一、analyze >> descriptive statistics >>descriptives>> 选择变量(列)到右边的框里>>点选save standardized values as variables >>选择ok二、在data里选中select cases,之后选择if相关,点按钮设置,进入后输入-2<=变量...

spss如何判断回归方程是否线性,如何处理?
看标准回归系数，直接用SPSS回归分析，就可以得出各个自变量与因变量的相关系数。不是线性的可以通过一定的转换将其变为线性，然后再利用多元线性回归做模型即可。变量间存在一定的相关很正常，只要不存在多重共线性就好。如果说只需要探讨自变量与因变量间的关系，而不需要根据自变量的取值预测因变量的区间，...