SPSSMAX 一文讲清楚(偏)自相关处理方法!
结果显示，正负AC值和PAC值揭示了正负相关性，而p值为0.000表明存在显著相关。自相关函数图(AFC)和偏自相关函数图(PACF)分别显示了AC和PAC随滞后阶数变化的趋势，其中AFC截尾可能暗示差分选择，PACF拖尾则可能指向AR(p)模型。根据图中显著阶数，可以确定p和q值，或调整模型选择。总结来说，(偏)自相关...
如何用spss做自相关性分析
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0.01水平（双侧）上显著相关。
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...
谁能帮忙解释一下SPSS自相关检验的结果 如何根据这个结果判断时间序列是 ...
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。
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...
spss基本常用分析方法总结
时间序列分析是研究社会经济现象指标随时间变化的统计方法。通过对时间序列数据进行线图、自相关图和偏自相关图的分析，可以研究事物随时间推移的发展趋势，预测未来时间的数量变化。非参数检验则适用于总体分布未知的情况。非参数检验包括总体分布的假设检验、现象之间关联性检验、总体均值或分布差异的检验、...
spss ACF图
这应该是时间序列的自相关图，延迟就是这个序列Bn与自身的序列B(n-k)具有相关性，就是那个高度，k就是延迟的数目。望采纳！
请问下怎么用SPSS建立ARIMA模型预测某个地区未来几年的GDP发展速度?_百...
在SPSS主窗口，依次点击“分析”，“预测”，“自相关”，弹出自相关设置窗口。在自相关设置窗口中，将“收盘”序列选入“变量”框，然后“输出”项勾选“自相关”和“偏自相关”，然后确定，就得到自相关图和偏自相关图。从图中可以看出，序列的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）都是拖尾的，...
spss有自相关,模型不对怎嘛办
可以这样解决：1、进入SPSS界面后，载入需要进行信度分析的数据。2、点击菜单栏的“分析”，进入“可靠性分析”。3、点选左侧的各项指标，点击添加到右侧的“项”中。4、点击“统计“，进入”统计“设置界面。5、依次次勾选”项“，”相关性“，”平均值“，完成后点击继续。6、在“模型”的下拉选...
SPSS多元线性回归输出结果的详细解释
第一个表模型汇总表中，R表示拟合优度（goodness of fit），它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接近1说明模型越好。调整的R平方比调整前R平方更准确一些，图中的最终调整R方为0.550，表示自变量一共可以解释因变量55%的变化（variance），另外，由于使用的是StepWise Linear Regression...
