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应用时间序列分析实验手册 - 图文

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  • 2025/6/26 23:13:27

图3:模型参数估计和回归效果评价

因为该模型中T的系数不显著,我们去掉该项再进行回归分析。

图4:新模型参数估计和回归效果评价

25

图5:新模型的预测效果分析

图6:原序列和预测序列值

26

图7:原序列和预测序列值曲线图

图8:计算预测误差

27

图9:对预测误差序列进行单位根检验

拒绝原假设,认为序列没有单位根,为平稳序列,说明模型对长期趋势拟合的效果还不错。 同样,序列与时间之间的关系还有很多中,比如指数曲线、生命曲线、龚柏茨曲线等等,其回归模型的建立、参数估计等方法与回归分析同,这里不再详细叙述。

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图3:模型参数估计和回归效果评价 因为该模型中T的系数不显著,我们去掉该项再进行回归分析。 图4:新模型参数估计和回归效果评价 25 图5:新模型的预测效果分析 图6:原序列和预测序列值 26 图7:原序列和预测序列值曲线图 图8:计算预测误差 27 图9:对预测误差序列进行单位根检验 拒绝原假设,认为序列没有单位根,为平稳序列,说明模型对长期趋势拟合的效

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