文档介绍：实验六
实验名称:拟合残差自回归模型
实验目的与要求:掌握用统计软件实现拟合残差自回归模型方法和步骤。
实验内容:(续)
实验环境与器材:北203机房-minitab统计软件
实验过程(步骤)或程序代码:
键入数据
统计→时间序列→简单→选择c2→确定
线性拟合:时间序列→趋势分析→变量
实验结果与分析
①xt 的时间序列图
②xt 的趋势分析
数据 xt
长度 37
缺失数据数 0
拟合趋势方程
Yt = + *t
准确度度量
平均百分误差(MAPE)
平均绝对误差(MAD)
平均偏差平方和
xt 的趋势分析图
③回归分析: Tt 与 t
回归方程为
Tt = + t
自变量系数系数标准误 T P
常量
t
S = R-Sq = % R-Sq(调整) = %
方差分析
来源自由度 SS MS F P
回归 1 86014 86014
残差误差 35 20491 585
合计 36 106505
异常观测值
拟合值标准化
观测值 t Tt 拟合值标准误残差残差
37
R 表示此观测值含有大的标准化残差
④回归分析: xt 与 xt-1
回归方程为
xt = + xt-1
自变量系数系数标准误 T P
常量
xt-1
S = R-Sq = % R-Sq(调整) = %
方差分析
来源自由度 SS MS F P
回归 1 95504 95504
残差误差 35 11001 314
合计 36 106505
异常观测值
拟合值标准化
观测值 xt-1 xt 拟合值标准误残差残差
1 0
37 273 X
R 表示此观测值含有大的标准化残差
X 表示受 X 值影响很大的观测值。
⑤回归分析: xt 与 xt-1
回归方程为
xt = xt-1
自变量系数系数标准误 T P
无常数项
xt-1
S =
方差分析
来源自由度 SS MS F P
回归 1 948238 948238
残差误差 36 12538 348
合计 37 960776
异常观测值
拟合值标准化
观测值 xt-1 xt 拟合值标准误残差残差
1 0
37 273 - - X
R 表示此观测值含有大的标准化残差
X 表示受 X 值影响很大的观测值。
⑥自相关函数: 残差1
滞后 ACF T LBQ
1
2
3
4
5
6 - -
7 - -
8 - -
9 - -
10 - -
11 - -
12 - -
13 - -
14 - -
15 - -
16 - -
17 - -
18 - -
19 - -
20 - -
21 -