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    二章节序列描述统计分析.ppt

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    二章节序列描述统计分析.ppt

    第二章 序列的描述统计分析,序列窗口下的描述性统计量 序列组窗口下的描述性统计量,序列窗口下的描述性统计量,描述性统计分析Desciptive Statistics 柱图和统计量Histogram & Stats 分组统计量 Stats by Classification 描述性统计检验 Tests for Descriptive Stats 简单假设检验Simple Hypothesis Tests 分组齐性检验Equality Tests by Classification,描述性统计分析Desciptive Statistics,柱图和统计量Histogram & Stats 分组统计量 Stats by Classification,序列窗口下View菜单四个组成部分,第一部分:提供序列数据的观测法:spreadsheet/graph 第二部分:描述性统计分析/描述性统计检验/分布图 第三部分:相关图(correlogram)、单位根检验(Unit root test) 第四部分:变化选项(conversion options)和标签(Label),描述性统计分析,例:测得某医院50名新生儿体重(单位:克),数据如下,利用EViews进行描述性统计分析,描述性统计分析,View-Descriptive Statistics-Histogram and Stats,描述性统计分析,S=0.370, K=2.433,与标准正态分布相比(S=0,K=3),右偏,平峰,且比较接近正态,描述性统计分析,Jarque-Bera(雅克贝拉)检验 检验的零假设:样本服从正态分布 检验统计量: 其中m是估计参数的个数 从JB检验的相伴概率P值0.3980.05甚至0.1的显著性水平,表明不能拒绝零假设,即服从正态分布,分组描述性统计分析,View-Descriptive Statistics-stats by classification,分组描述性统计分析,描述性统计检验,描述性统计检验 Tests for Descriptive Stats 简单假设检验Simple Hypothesis Tests 分组齐性检验Equality Tests by Classification,简单假设检验Simple Hypothesis Tests,Tests for Descriptive Stats=Simple Hypothesis Tests :简单的序列分布假设检验单样本检验,检验均值、方差或中位数是否与给定的值存在显著性差异,简单假设检验Simple Hypothesis Tests,Mean=指定值(零假设为均值等于该指定值) Var=指定值(零假设为方差等于该指定值) Median=指定值(零假设为中位数等于该指定值),简单假设检验Simple Hypothesis Tests,包括对序列的均值检验、方差检验和中位数检验,零假设为:,例:用某仪器间接测量某容器内的温度5次,数据为1250、1265、1245、1260、1275。已知该容器实际温度为1277。试检验该仪器间接测量的温度值有无系统偏差(显著性水平取0.05 ),单总体均值的假设检验,单总体均值的假设检验,方差未知,样本容量n=5,样本均值1259,样本标准差11.9 原假设:,单总体均值的假设检验,单总体均值的假设检验,单总体方差的假设检验,例:某车间生产钢丝,现从产品中随机抽取10根,测得折断力数据如下表。已知折断力X服从正态分布,问折断力方差64是否可信(显著性水平0.05)。,单总体方差的假设检验,单总体方差的假设检验,单总体方差的假设检验,单总体方差的假设检验,分组齐性检验Equality Tests by Classification,Tests for Descriptive Stats=Equality Tests by Classification :通过分组检验不同组之间均值、中位数或。方差是否相等多样本检验 分组齐性检验也包括均值检验、方差检验和中位数检验。主要利用方差分析方法得到各组数据的组内差异和组间差异,EViews同时给出F统计量及相伴概率 与分组描述性统计过程类似,用户需要在对话框中指定分组变量、检验类型和相关参数。,分组齐性检验Equality Tests by Classification,分组齐性检验Equality Tests by Classification,分组齐性检验Equality Tests by Classification,序列组窗口下的描述性统计量,序列组对象窗口工具栏中View按钮下拉菜单包括四个部分 表格、图形等多种观察序列数据的方法 常用基本统计分析 专用于时间序列分析的一些统计量和检验过程 Label功能把组对象的详细信息加到标签中,序列组窗口下的描述性统计量,描述统计分析 齐性检验与方差分析(第一章组对象例) 相关分析与协方差分析 相关图、葛兰杰因果检验、协整检验(时间序列),描述统计分析,Common sample & Individual sample,普通样本(Common sample)算法:只利用各序列均无缺失值的时间点的样本值进行计算,称为个案删除(casewise deletion) 个体样本(Individual sample)算法:分别利用各序列所有非缺失观测值计算各统计量,这种样本取值法称为列删除(Listwise deletion),Common sample Individual sample,Group-discritp,Common sample Individual sample,相关分析与协方差分析,相关分析(correlations)给出各序列的相关系数矩阵。其绝对值越接近1,两个序列相关性越强 协方差分析(covariances)结果是一个协方差矩阵。主对角线上分别是各序列的样本方差,其他元素则是对应两个序列的协方差。,相关分析与协方差分析,例:序列CONS和INC分别表示1994年至1999年北京居民人均生活消费支出和可支配收入,现进行相关和协方差分析,相关分析与协方差分析,

    注意事项

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