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文档简介

第一章 常用统计方法1、单因素方差分析表方差来源平方和自由度均方误F比组间（因素影响）SSAr-1F服从F(r-1,n-r)组内（随机影响）SSEn-r总和SSTn-11、当时，拒绝原假设2、 （误差平方和，用计算器可算） 3、 （也好算）4、SSE不好算，可以用SST-SSE可得2、两因素方差分析表方差来源平方和自由度均方误F比组间（因素A）SSAr-1组间（因素B）SSBk-1组内（随机影响）SSE（r-1）（k-1）总和SSTrk-11、，拒绝原假设2、，拒绝原假设3、一元回归分析（1）相关系数：（计算器可算）（2）回归模型（3）参数的最小二乘 （4）最小二乘估计量的性质（5）参数的显著性检验：检测： （其中 ）当时拒绝原假设，认为显著不为0检测：（其中：）当时拒绝原假设，认为显著不为0（5）参数置信区间：（6）模型拟合检验构造统计量： 当：拒绝原假设，认为显著不为0，一元回归模型显著成立。方差来源平方和自由度均方误F比组间（因素影响）SSR1F服从F(r-1,n-r)组内（随机影响）SSEn-2总和SSTn-17、相关系数检验当显著性水平为时，相关系数检验的临界值为：当，拒绝原假设，认为该模型显著成立。8、回归预测,对因变量的推断（1）对的点估计：（2）对的区间估计：则其区间估计为其中：，第二章 时间序列分析1、AR模型：具有如下结构的模型称为P阶自回归模型，简记AR(P), ,其中为延迟因子。（1）平稳性判断：AR（1）的平稳性：特征根：， 平稳域： AR（2）的平稳性：平稳域：（2）平稳AR模型的均值：（3）平稳AR模型的方差：其中满足：如：AR（1）模型的方差：（4）平稳AR模型的协方差函数：递推公式：如：AR（1）模型的协方差函数：（5）平稳AR模型的自相关系数平稳AR(P)模型的自相关系数递推公式AR(1)模型：，AR(1)模型：，k=0,k=1,k （5）平稳AR模型的自相关系数的性质：拖尾性 ，不能恒等于零。呈负指数衰减 （6）平稳AR模型的偏自相关系数：滞后K偏自相关系数实际上就等于K阶自回归模型第K个回归系数的值。对于AR(1):，k=1,kAR(2): ,k=1,k=2,k.2、MA模型：1、MA模型：具有如下结构的模型称为q阶自回归模型， AR(P), 当时，称为中心化MA(q)模型。（1）均值与方差（2）自协方差与自相关系数（3）MA模型的可逆条件（4）逆函数的递推公式：（）（）4、平稳时间序列的的拟合（1）参数估计：（矩估计）AR(p)模型参数的矩估计对于：有：于是可得如下的Yule-Walk方程：根据自协方差公式有：于是可得到的矩估计 MA(q)模型参数的矩估计第三章已经推导出MA(q)的自协方差结果，将代替，代替(i=1,2q) , 得如下方程组：上式是含有q+1个参数的非线性方程组，解此方程组，即可以求出各参数：方程组
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