一阶自相关系数估计

如果是拟合直线的话,斜率就是一条直线,y/x那个值.截距就是x=0的时候y的值可以是正也可以是负.相关系数表示一组数据拟合直线的线性关系强弱,用r表示,r的绝对值越接近1,那么这一组数据就越有线性关系

P和Q值根据AIC、SIC以及参数显著性综合确定啊自相关拖尾,偏相关截尾

自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARM

clear;clcx=[50:50:2050];y=[159.02176.14192.59208.50223.93238.97253.66268.04282.16296.03309.69323.153

相关系数就用命令corrcoefmin(min(corrcoef(x1,x2)))就是x1,x2之间的相关系数.比如t=(1:0.1:100)';w=2*pi;x1=sin(w*t)+randn(si

相关系数rr=n(写上面)∑i=1(写下面)(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(样子同上)(Xi-X平均数）的平方*∑（样子同上）（Yi-Y平均数）的平方

workfile中点开你需要观测的序列窗口,左上侧view-correlogram-OK,得到自相关和偏相关再问：这个图早就作好了，就是想问一下怎么做那个每一阶的自相关系数和偏自相关系数的表不用了。。

E(X)=-2,E(Y)=2;D(X)=1,D(Y)=4;COV(X,Y)=-0.5;令Z＝X＋Y,则E（Z）＝E(X)+E(Y)=0,D(Z)=D(X)+D(Y)+2COV(X,Y)=4,所以P{|

要求用迭代法（三步）和杜宾两步法分别做,写成EVIEWS的命令形式.ls（如果是2阶自相关,就是“lschukoucgdpar(1）ar(2）”,依此类推再问：请问那个求出来的是一阶自相关系数么？

相关系数绝对值一般在0到1之间,负数代表负相关,正数代表正相关,越接近于0代表相关程度越低；越接近于1或者-1代表相关程度越低.spss软件里面一般是计算出相关系数并且给出相关系数的P值的.相关系数就

SyntaxR=corrcoef(X)R=corrcoef(x,y)[R,P]=corrcoef(...)[R,P,RLO,RUP]=corrcoef(...)[...]=corrcoef(...,'

你不是已经得到结果了吗?我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：我想画出AC和PAC的图形，明白？

相关系数R表示两个变量之间线性相关关系,r大于0时两个变量呈正相关；r小于0时两个变量呈负相关.r的绝对值在1与-1之间.r的绝对值越接近1,两个变量线性相关性越强；r的绝对值接近于0时表明两个变量几

相关系数越大越接近1,其取值范围从0到1,越相近越接近1,越不相似越接近0.

functionrelation(a,b,n)!本程序计算两列向量的相关系数!a,b分别是待计算的向量!n是向量的长度,要求两列向量等长implicitnoneinteger,intent(in)::

1Cov(X,Y)=p*根号[D(X)D(Y)]=0.4*30=12D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)=61+24=85D(X-Y)=61-24=372E(Z)=1/3+0/2=1/

相关系数是-1再答：用x表示y，得到，x和y是负相关的，又因为xy关系是确定的，所以是绝对负相关，相关系数就是-1再答：如满意请采纳～谢谢

DW近似等于2(1-r^2)所以2×(1-r^2)=0.6r^2=0.7估计你问的应该是这个把.

大二学的、忘得的一干二净了、

%产生Lorenz时间序列sigma=10;%Lorenz方程参数r=28;b=8/3;y=[-1;0;1];%起始点(3x1的列向量)h=0.01;%积分时间步长k1=10000;%前面的迭代点数k