相關(guān)性檢驗方法共同思路是:采用普通最小二乘法估計模型,以求的隨機干擾項的“近似估計量”,然后通過這些“近似估計量”之間的相關(guān)性以表達判斷隨機干擾項是否具有序列相關(guān)的目的,主要相關(guān)性檢驗有四種:圖示法、回歸檢驗法、杜賓-瓦森檢驗法(D.W.)、拉格朗日檢驗(GB)。
最好的檢驗方法應(yīng)該是GB檢驗,適用于高階序列相關(guān)及模型中存在滯后變量的情形。D.W.檢驗中,存在一個不能確定的D.W.值區(qū)域,且僅能檢測一階自相關(guān),對存在置后被解釋變量的模型無法檢驗。
后兩個問題,因不懂什么是自相關(guān)形式、自相關(guān)類型,故暫時無法回答。
自相關(guān)又稱序列相關(guān),是指總體回歸模型的隨機誤差項之間存在相關(guān)關(guān)系。
即不同觀測點上的誤差項彼此相關(guān)。 自相關(guān)產(chǎn)生的原因有很多,一般認為主要有一下幾種,經(jīng)濟變量慣性的作用引起隨機誤差項自相關(guān),經(jīng)濟行為的滯后性引起隨機誤差項自相關(guān),一些隨機偶然因素的干擾引起隨機誤差項自相關(guān),模型設(shè)定誤差引起隨機誤差項自相關(guān),觀測數(shù)據(jù)處理引起隨機誤差項序列相關(guān)。
一般經(jīng)驗告訴我們,對于采用時間序列數(shù)據(jù)作樣本的計量經(jīng)濟學(xué)問題,由于在不同樣本點上解釋變量以外的其他因素在時間上的連續(xù)性,帶來它們對被解釋變量的影響的連續(xù)性,所以往往存在序列相關(guān)性。
自相關(guān)又稱序列相關(guān),是指總體回歸模型的隨機誤差項之間存在相關(guān)關(guān)系。
即不同觀測點上的誤差項彼此相關(guān)。 自相關(guān)產(chǎn)生的原因有很多,一般認為主要有一下幾種,經(jīng)濟變量慣性的作用引起隨機誤差項自相關(guān),經(jīng)濟行為的滯后性引起隨機誤差項自相關(guān),一些隨機偶然因素的干擾引起隨機誤差項自相關(guān),模型設(shè)定誤差引起隨機誤差項自相關(guān),觀測數(shù)據(jù)處理引起隨機誤差項序列相關(guān)。
一般經(jīng)驗告訴我們,對于采用時間序列數(shù)據(jù)作樣本的計量經(jīng)濟學(xué)問題,由于在不同樣本點上解釋變量以外的其他因素在時間上的連續(xù)性,帶來它們對被解釋變量的影響的連續(xù)性,所以往往存在序列相關(guān)性。
自相關(guān)函數(shù),信號在時域中特性的平均度量,它用來描述隨機信號x(t)在任意兩個不同時刻s,t的
取值之間的相關(guān)程度,其定義式為
自相關(guān)函數(shù)的主要特點:
1、自相關(guān)函數(shù)為偶函數(shù),其圖形對稱于縱軸。
2、當(dāng)s=t 時,自相關(guān)函數(shù)具有最大值,且等于信號的均方值,即
3、周期信號的自相關(guān)函數(shù)仍為同頻率的周期信號。
擴展資料
自相關(guān)函數(shù)應(yīng)用
信號處理中,自相關(guān)可以提供關(guān)于重復(fù)事件的信息,例如音樂節(jié)拍(例如,確定節(jié)奏)或脈沖星的頻率(雖然它不能告訴我們節(jié)拍的位置)。另外,它也可以用來估計樂音的音高。
非正式地來說,它就是兩次觀察之間的相似度對它們之間的時間差的函數(shù)。它是找出重復(fù)模式(如被噪聲掩蓋的周期信號),或識別隱含在信號諧波頻率中消失的基頻的數(shù)學(xué)工具。它常用于信號處理中,用來分析函數(shù)或一系列值,如時域信號。
參考資料來源:百度百科-相關(guān)函數(shù)
參考資料來源:百度百科-自相關(guān)函數(shù)
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