多元时间序列分析统计学基础:基本概念、VMA、VAR和VARMA

AIC在定义阶数时更方便,但请注意AIC需要计算所有阶数模式,因此需要大量计算。在VMA部分的最后,有一个重要的概念叫可逆性。如果我们可以将VMA(q)过程写成如下的自回归表示,则称其为可逆的:+(B)是伴随矩阵。我们可以推导方程(4)如下:如果随机过程(Z??)是可逆的,它就有一个无限自回归表示(AR(∞))。如果行...

自回归模型的优缺点及改进方向

自回归模型(AutoregressiveModel,简称AR模型)在时间序列分析领域占据着举足轻重的地位,它构成了预测未来数据点的关键工具,特别是在那些数据点间展现时间连续性与动态依赖性的序列中。此模型的核心逻辑围绕一个深刻见解构建:即某一时间点的观测值,可以通过一组精心挑选的过去观测值的加权和,加之一个体现不确定性和新信...

快报| 2型糖尿病与IGRA阳性肺结核患者肺部空洞形成的关联研究

对于单因素分析中P≤0.20的变量,首先被纳入一个饱和的多元logistic回归模型。优化的模型是通过“both”逐步回归过程生成的,并且通过对比似然比检验和最小的Akaike信息准则(AIC)值来确定最合适模型。方差膨胀因子(VIF)被用来检测回归分析中的多重共线性。VIF>5的变量被视为存在多重共线性,并逐步手动剔除具有多重共线性...

移植药学前沿文摘丨第17期:肾移植术后微生物污染的保存液传播感染...

在单变量分析中没有发现真菌的潜在风险信号。由于PS中的真菌污染已被证明与DDI密切相关,为了确保研究的严谨性,最终在后续的多因素分析中纳入了真菌变量。5.多因素逻辑回归模型共选择14个变量作为多元逻辑回归模型的候选变量。使用AIC最终确定了以下6个因素与感染相关性最强(表3):年龄(P=0.12)、术前肌酐(P=0.004...

数据分析师必知必会的回归分析方法

一般来说数据分析师需要掌握的方法有很多,而回归分析方法就是其中之一,为了能够更好地掌握回归分析方法,需要先搞清楚什么是回归分析方法。什么是回归分析?回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如...

【视频】R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险...

R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险本文的目的是完成一个逻辑回归分析(www.e993.com)2024年11月24日。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。library(tidyverse)library(broom)这些数据来自一项正在进行的对镇居民的心血管研究。其目的是预测一个病人是否有未来10年的冠心病风险。该数据集包括以下内容。

硅铁生产分析

4、产量的样本内回归分析为进一步对产量的变化进行回归分析,验证硅铁生产企业对成本和利润的敏感性,我们以估计的硅铁生产利润和各原材料成本对硅铁的产量进行回归分析,运用面板数据模型并同时固定时间效应和地区效应,同时引入PCSE(PanelEffectsRegressionModel)矫正面板数据标准误。

时序分析与预测完全指南

首先,我们得到了自回归模型AR(p)。这基本上是时间序列对自身的回归。在这里,我们假设当前值依赖于它以前的值,并且有一定的滞后。它采用一个表示最大滞后的参数p。为了找到它,我们查看了部分自相关图,在此之后大部分滞后并不显著。在下面的例子中,p的值是4。

关于“时间序列回归”,这些你必须知道的事!

上篇我们讲了时间序列预测,其中提到了时序预测模型与回归预测模型的不同。换句话说,时序预测模型依赖于数值在时间上的先后顺序,是回归模型中的一部分。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(Y)和自变量(X)之间的关系。例如不同的施肥...

...浮息债净价影响因素判别与基准利率选择——基于VAR与均值回归...

一是实证检验确定影响浮息债净价的主要因素包括同期限固息债净价、基准利率、期限利差、流动性利差等。VAR模型脉冲分析显示利差因素(TR1+FR)在短期和累计效应方面具有较强的显著性,可以作为浮息债评价的关键指标。二是基于均值回归理论形成了各期限浮息债基准利率选择策略:对于短期限(1年期)浮息债,7天回购定盘利率...