常用的序列相关性检验的方法有

❶ 对于动态时序模型,序列相关性检验可以使用哪几种方法

广义最小二乘法，广义分差法。
广义最小二乘法是一种常见的消除异方差的方法，广义差分法是一种新的微分方程数值解法。它兼有差分法的简单性和有限元法的高精度性，还具有保持质量守恒等良好性质。

❷ 相关性分析有哪几种方法

在做数据分析时，为了提炼观点，相关性分析是必不可少，而且尤为重要的一个环节。但是，对于不同类型的数据，相关性分析的方法都各不相同。本文，主要按照不同的数据类型，来对各种相关性分析方法进行梳理总结。

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，相关性不等于因果性。

一、离散与离散变量之间的相关性
1、卡方检验

卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。

它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

（1）假设，多个变量之间不相关

（2）根据假设计算得出每种情况的理论值，根据理论值与实际值的差别，计算得到卡方值 及 自由度

df=(C-1)(R-1)

（3）查卡方表，求p值

卡方值越大，P值越小，变量相关的可能性越大，当P<=0.05，否定原假设，认为变量相关。

2、信息增益 和 信息增益率

在介绍信息增益之前，先来介绍两个基础概念，信息熵和条件熵。

信息熵，就是一个随机变量的不确定性程度。

条件熵，就是在一个条件下，随机变量的不确定性。

（1）信息增益：熵 - 条件熵

在一个条件下，信息不确定性减少的程度。

Gain(Y,X)=H(Y)-H(Y|X)

信息增益越大，表示引入条件X之后，不纯度减少得越多。信息增益越大，则两个变量之间的相关性越大。

（2）信息增益率

假设，某个变量存在大量的不同值，例如ID，引入ID后，每个子节点的不纯度都为0，则信息增益减少程度达到最大。所以，当不同变量的取值数量差别很大时，引入取值多的变量，信息增益更大。因此，使用信息增益率，考虑到分支个数的影响。

Gain_ratio=(H(Y)-H(Y|X))/H(Y|X)

二、连续与连续变量之间的相关性
1、协方差

协方差，表达了两个随机变量的协同变化关系。如果两个变量不相关，则协方差为0。

Cov(X,Y)=E{[X-E(X)],[Y-E(Y)]}

当 cov(X, Y)>0时，表明 X与Y 正相关；

当 cov(X, Y)<0时，表明X与Y负相关；

当 cov(X, Y)=0时，表明X与Y不相关。

协方差只能对两组数据进行相关性分析，当有两组以上数据时就需要使用协方差矩阵。

协方差通过数字衡量变量间的相关性，正值表示正相关，负值表示负相关。但无法对相关的密切程度进行度量。当我们面对多个变量时，无法通过协方差来说明那两组数据的相关性最高。要衡量和对比相关性的密切程度，就需要使用下一个方法：相关系数。

2、线性相关系数

也叫Pearson相关系数， 主要衡量两个变量线性相关的程度。

r=cov(X,Y)/(D(X)D(Y))

相关系数是用协方差除以两个随机变量的标准差。相关系数的大小在-1和1之间变化。再也不会出现因为计量单位变化，而数值暴涨的情况了。

线性相关系数必须建立在因变量与自变量是线性的关系基础上，否则线性相关系数是无意义的。

三、连续与离散变量之间的相关性
1、连续变量离散化

将连续变量离散化，然后，使用离散与离散变量相关性分析的方法来分析相关性。

2、箱形图

使用画箱形图的方法，看离散变量取不同值，连续变量的均值与方差及取值分布情况。

如果，离散变量取不同值，对应的连续变量的箱形图差别不大，则说明，离散变量取不同值对连续变量的影响不大，相关性不高;反之，相关性高。

❸ 怎样用DW检验诊断序列的相关性

一、图示法 图示法是一种很直观的检验方法，它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性。把给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计参数，求出残差项，并把作为随机误差项的估计值，画出的散点图。由于把残差项作为随机误差项的估计值，随机误差项的性质也应能在残差中反映出来。（一）按时间顺序绘制残差图 如果残差，，随着时间的变化而呈现有规律的变动，则存在相关性，进而可以推断随机误差项之间存在序列相关性。如果随着时间的变化，并不频繁地改变符号，而是取几个正值后又连续地取几个负值（或者，与之相反，几个连续的负值后面紧跟着几个正值），则表明随机误差项存在正的序列相关，（见图6-1）；如果随着时间的变化，不断地改变符号（见图6-2），那么随机误差项之间存在负的序列相关。 图6-2 负序列相关（二）绘制，的散点图 计算和，以为纵轴，为横轴，绘制（，），的散点图。如果大部分点落在第Ⅰ，Ⅲ象限，表明随机误差项存在正的序列相关（见图6-3）；如果大部分点落在第Ⅱ，Ⅳ象限，表明随机误差项存在负的序列相关（见图6-4）。 图6-3 正序列相关 图6-4 负序列相关二、杜宾——瓦特森（D-W）检验 1、适用条件杜宾——瓦特森检验，简称D—W检验，是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(瓦特森)于1951年提出的一种适用于小样本的检验序列相关性的方法。D-W检验是目前检验序列相关性最为常用的方法，但它只适用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题。在使用该方法时前，必须注意该方法的适用条件。回归模型含有截距项，即截距项不为零；解释变量是非随机的；随机误差项为一阶自相关，即；回归模型中不应含有滞后内生变量作为解释变量，即不应出现下列形式： 其中，为的滞后一期变量；无缺失数据。当上述条件得到满足时，我们可以利用D-W方法检验序列相关问题。2、具体过程（1）提出假设，即不存在序列相关，，即存在序列相关性（2）定义D-W检验统计量为了检验上述假设，构造D-W检验统计量首先要求出回归估计式的残差，定义D-W统计量为： （6-11）其中，。由（6-11）式有 （6-12）由于与只有一次观测之差，故可认为近似相等，则由（6-12）式得 （6-13）随机误差序列的自相关系数定义为： （6-14）在实际应用中，随机误差序列的真实值是未知的，需要用估计值代替，得到自相关系数的估计值为： （6-15）在认为与近似相等的假定下，则（6-15）式可化简为： （6-16）所以，（6-13）式可以写成 （6-17）（3）检验序列相关性因为自相关系数的值介于－1和1之间，所以：，而且有值与的对应关系如表6-1所示。表6-1 值与的对应关系表值DW值随机误差项的序列相关性-1（-1，0） 0（0，1）1 4（2，4） 2（0，2）0 完全负序列相关 负序列相关 无序列相关 正序列相关 完全正序列相关从表6-1中，我们可以知道当值显着地接近于0或者4时，则存在序列相关性；而接近于2时，则不存在序列相关性。这样只要知道统计量的概率分布，在给定的显着性水平下，根据临界值的位置就可以对原假设进行检验。但是统计量的概率分布很难确定，作为一种变通的处理方法，杜宾和瓦特森在5％和1％的显着水平下，找到了上限临界值和下限临界值，并编制了D－W检验的上、下限表。这两个上下限只与样本的大小和解释变量的个数有关，而与解释变量的取值无关。具体的判别规则为：（1） ，拒绝，表明随机误差项之间存在正的序列相关；（2） ，拒绝，表明随机误差项之间存在正的序列相关；（3） ，接受，即认为随机误差项之间不存在序列相关性；（4） 或，不能判定是否存在序列相关性。上述四条判别规则可用图6-5表示： 3.D-W检验特点D-W检验法的优点在于其计算简单、应用方便，目前已成为最常用的序列相关性检验的方法。EViews软件在输出回归分析结果中直接给出了DW值，并且人们也习惯将DW值作为常规的检验统计量，连同值等一起在报告回归分析的计算结果时表明。但D-W检验也存在很大的局限性，在应用时应予以重视。D-W检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验； D-W检验有两个无法判别的区域，一旦DW值落入这两个区域，必须调整样本容量或采取其他的检验方法；这一方法不适用于对联立方程模型中各单一方程随机误差项序列相关性的检验；D-W检验不适用于模型中含有滞后的被解释变量的情况。三、回归检验法 1、定义回归检验法适用于任一随机变量序列相关性的检验，并能提供序列相关的具体形式及相关系数的估计值。2、应用步骤分三步进行：第一步，依据模型变量的样本观测数据，应用普通最小二乘法求出模型的样本估计式，并计算出随机误差项的估计值；第二步，建立与、的相互关系模型，由于它们相互关系的形式和类型是未知的，需要用多种函数形式进行试验，常用的函数形式主要有： 第三步，对于不同形式的与、的相互关系模型，用普通最小二乘法进行参数估计，得出回归估计式，再对估计式进行统计检验。如果检验的结果是每一种估计式都不显着的，就表明与、是不相关的，随机误差项之间不存在序列相关性。如果通过检验发现某一个估计式是显着的（若有多个估计式显着就选择最为显着的），就表明与、是相关的，随机误差项之间存在序列相关性，相关的形式就是统计检验显着的回归估计式，相关系数就是该估计式的参数估计值。回归检验法需要用多种形式的回归模型对与、的相关性进行试验分析，工作量大、计算复杂，显得极为繁琐。线性回归模型中随机误差项序列相关性的检验，在计量经济学的研究中是一个很重要的问题。但目前应用的检验方法都存在一些缺限和局限，还不能对这一问题进行完全有效的检验，更为完善的检验方法有待于进一步研究。有关于高阶序列相关性的检验，可以参考其它相关教科书。第三节 序列相关的处理 如果检验发现随机误差项之间存在序列相关性，应当首先分析序列相关产生的原因，引起序列相关的原因不同，修正序列相关的方法也不同。如果是回归模型变量选用不当，则应对模型中包含的解释变量进行调整，去掉无关的以及非重要的变量，引入重要的变量；如果是模型的形式选择不当，则应重新确定正确的模型形式；如果以上两种方法都不能消除序列相关性，则需要采用其他数学方法进行处理以消除序列相关性，然后再对模型中的未知参数进行估计。一、差分法 差分法将原模型变换为差分模型，用增量数据代替原来的样本数据。差分法分为一阶差分法和广义差分法。（一）一阶差分法 假设原模型为： （6-18）一阶差分法变换后的模型为： （6-19）其中， 如果，原模型存在完全一阶正相关，即 ，其中不存在序列相关性，那么差分模型满足应用普通最小二乘法的基本假设。用普通最小二乘法估计差分模型得到的参数估计值，即为原模型参数的无偏、有效估计值。（二）广义差分法 一阶差分法仅适用于随机误差项的自相关系数等于1的情形。但在一般情况下，完全一阶正相关的情况并不多见，在这种情况下，随机误差项的序列相关性就要用广义差分法进行修正。对于模型（6-18）如果随机误差项存在一阶自相关，即，其中，为随机误差项的自相关系数，且有，不存在序列相关性。将（6-18）式滞后一期，并左右两边同乘，可得 （6-20）将（6-18）式减去（6-20）式，得 （6-21）在为已知的情况下，我们可以对（6-21）式进行如下变换 （6-22）将变换后的新变量代入（6-21）式，便可得到一个新的模型表示式： （6-23） 我们把上述变换过程称为广义差分变换，把通过广义差分变换得到的模型称为广义差分模型。我们应该注意到这一变换过程所构建的新变量，，由于差分变换要损失一个观测值，样本个数由个减少到个。为了避免损失自由度，可以将第一个观测值作如下变换：，通过对原模型进行广义差分变换，我们可以得到广义差分模型，广义差分模型中的随机误差项满足线性回归的经典假设，对广义差分模型进行OLS估计，得到的参数估计值仍然是最佳估计量。二、杜宾两步法 进行广义差分变换的前提是已知的值。但是随机误差项的自相关系数，的值不可观测，使得的值也是未知的。所以利用广义差分法处理序列相关性时，首先需要估计出的值。这可以用杜宾（Durbin）两步估计法。我们以一元线性回归模型为例，对于模型 （6-24）如果随机误差项存在阶自回归形式的序列相关，即 （6-25）当、、时，便可利用杜宾两步法对的相关系数进行估计。第一步，对（6-24）式进行差分变换，可得 （6-26）整理（6-26）式，可得 （6-27）第二步：应用普通最小二乘法对包含被解释变量及解释变量的滞后变量在内的模型（6-27）式进行估计，求出随机误差项的自相关系数，，…， 的估计值，，…， 。再将，，…， 代入（6-26）式，可得 （6-28）（6-28）式的随机误差项具有零均值、方差齐性、不存在序列相关性的特点。在，，…， 已知的情况下，可以用普通最小乘法对（6-28）式进行估计，求出参数、的估计值、。此方法也适用于多元线性回归模型。杜宾两步法不但求出了自相关系数的估计值，而且也得出了模型参数的估计值。三、迭代法 迭代估计法或科克伦－奥克特（Cochrane－Orcutt）估计法，是用逐步逼近的办法求的估计值。仍以（6-24）式为例，假设随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，即，，其中满足零均值、方差齐性、无序列相关性。迭代估计的具体步骤为：第一步，利用OLS法估计模型，计算残差出；第二步，根据上一步计算出的残差计算的估计值： 第三步，利用上一步求得的值对（6-24）式进行广义差分变换： 并得到广义差分模型：；第四步，再利用OLS法估计，计算出残差，根据残差计算的第二次逼近值： 第五步，重复执行第三、四步，直到的前后两次估计值比较接近，即估计误差小于事先给定的精度：。此时，以 作为的估计值，并用广义差分法进行变换，得到回归系数

❹ 相关性用什么检验方法

一．线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度
用相关系数r来描述，关于r的解读：

（1）正相关：如果x,y变化的方向一致，如身高与体重的关系，r>0；一般地，

·|r|>0.95 存在显着性相关；

·|r|≥0.8 高度相关；

·0.5≤|r|<0.8 中度相关；

·0.3≤|r|<0.5 低度相关；

·|r|<0.3 关系极弱，认为不相关

（2）负相关：如果x,y变化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，r<0；

（3）无线性相关：r=0。

如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1；如果变量Y与X间是统计关系，则-1<r<1。

（4）r的计算有三种：

①Pearson相关系数：对定距连续变量的数据进行计算。

②Spearman和Kendall相关系数：对分类变量的数据或变量值的分布明显非正态或分布不明时，计算时先对离散数据进行排序或对定距变量值排（求）秩。

实际上，对任何类型的变量，都可以使用相应的指标进行相关分析。也就是，有各种参数，对适合它们的变量进行分析。

❺ 相关系数检验方法有哪些

相关系数的检验主要有两种方法：一种是对假设 “相关系数ρ=0” 的t检验，另一种是对假设 “相关系数ρ≠0”的z检验。

关于t检验：检验r是否显着，即检验r是否不等于零。

关于z检验：假设相关系数等于ρ，经过一系列步骤，计算出该假设在显着性水平α下为真的置信区间(通俗的讲，就是计算得到一个范围(rlow,rhi)，如果要检验的相关系数落在这个范围内(rlow<r<rhi)，那么原来的假设(相关系数=ρ)有（1-α）的把握成立)。

(5)常用的序列相关性检验的方法有扩展阅读

相关表和 相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间 相关的程度。于是，着名统计学家 卡尔·皮尔逊设计了 统计指标——相关系数(Correlation coefficient)。

相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自 平均值的 离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。

需要说明的是，皮尔逊相关系数并不是唯一的相关系数，但是最常见的相关系数，以下解释都是针对皮尔逊相关系数。

❻ 解决序列相关性的问题主要有哪几种方法

1广义最小二乘法2广义分差法3随机误差项相关系数的估计4应用软件中的的广义分差法*******************************您好，答案已经给出，请您浏览一遍有什么不懂的地方欢迎回复我！如果满意请及时点击【采纳回答】按钮或者客户端的朋友在右上角评价点【满意】您的采纳，是我答题的动力也同时给您带来知识和财富值***************************************************

❼ 高阶序列相关的检验法有哪些

你好，高阶序列相关的检验法有哪些？高阶序列相关性的检验方法有：图示法、回归法、DW检验、LM检验、Ljung-Box Q检验。数据集“d5p160.dta”包含1978～2018年中国名义支出法国内生产总值GDP、名义居民消费总量CONS、税收总额、居民消费价格指数（1978=100）、实际居民消费总量Y、实际可支配收入X，单位均为亿元。请参考！

❽ 序列相关性检验

（面板数据、截面数据： ，
时间序列数据： .）
自相关性：一个变量在不同期之间的相互依赖和相互关联特征。给定一组样本，可计算SACF，SPACF，来判断自相关性。
OLS回归的重要假设之一：随机扰动项不存在序列相关性。

检验随机扰动项（回归后的残差序列）是否存在序列相关性

(即序列的随机扰动项不序列相关)

, 和 分别表示在有约束条件下和无约束条件下回归的残差平方和， 为解释变量的总个数。

检验随机扰动项（回归后的残差序列）是否存在一阶自相关，即是否为AR(1)过程。

若 ，则不存在序列相关性,否则可能存在序列相关性。
缺点：

检验序列的自相关性/序列相关性/是否为白噪音过程
, 是第j期自相关函数， 是样本个数

注意：滞后阶数太小，可能检验不出高阶自相关；滞后阶数太大，不能拒绝可能存在的自相关
Q检验若检验ARMA(p,q)模型，则自由度为k-p-q-1

❾ .1.自相关的检验方法有哪些各种的检验思想与判断规则是如何的

相关性检验方法共同思路是：采用普通最小二乘法估计模型，以求的随机干扰项的“近似估计量”，然后通过这些“近似估计量”之间的相关性以表达判断随机干扰项是否具有序列相关的目的，主要相关性检验有四种：图示法、回归检验法、杜宾-瓦森检验法（D.W.）、拉格朗日检验（GB）。最好的检验方法应该是GB检验，适用于高阶序列相关及模型中存在滞后变量的情形。D.W.检验中，存在一个不能确定的D.W.值区域，且仅能检测一阶自相关，对存在置后被解释变量的模型无法检验。后两个问题，因不懂什么是自相关形式、自相关类型，故暂时无法回答！