现象的发展变化受许多因素的影响，各因素共同作用的结果形成了该现象时间序列各期的指标值。在诸多影响因素中，有的对现象的发展变化起着长期的、决定性的作用，使得相应的时间序列呈现出某种趋势和一定的规律性；有...
统计学
时间序列分析的水平指标：相对数序列与平均数序列序时平均数的计算
相对数和平均数时间序列是绝对数时间序列的派生序列，一般不能直接利用序列中的相对数或平均数计算序时平均数，统计中采用的方法是分子分母分别计算序时平均数，再将这两个平均数进行对比求得。常见的计算情况主要有...
统计学
时间序列分析的水平指标：绝对数序列的序时平均数的计算
绝对数序列的序时平均数的计算。 （1）时期序列的序时平均数的计算。 时期序列中的发展水平是时期指标，时期指标具有可加性，因此在计算时采用的是简单算术平均法，即将各期数据之和除以时期项数。其计算公式为 ...
时间序列分析的水平指标：平均发展水平
平均发展水平就是将一个时间序列各期发展水平加以平均而得到的平均数，又称为动态平均数或序时平均数，它从动态上说明现象在某一时期内发展的一般水平。序时平均数与一般平均数有共同之处，即它们都表明现象的一般水...
时间序列分析的水平指标：发展水平
时间序列只是描述了客观现象的发展过程和结果，但不能直接反映出现象的发展变化情况，因此必须对时间序列进行动态分析。基本的动态分析是指标分析，包括水平指标分析和速度指标分析两种。 发展水平是时间序列中与其...
时间序列的编制原则
编制时间序列的目的就是要通过对序列中的各个指标值进行分析，研究社会经济现象的发展变化及其规律。因此保证时间序列中各个不同时间上的统计指标具有可比性，是编制时间序列的基本原则。参考指标的构成要素，可从以...
时间序列的种类：分为绝对数、相对数、平均数时间序列
时间序列按其所排列指标的表现形式不同，可分为绝对数时间序列、相对数时间序列和平均数时间序列。其中，绝对数时间序列是基本的时间序列，相对数时间序列和平均数时间序列是根据前者计算而派生的时间序列。 （一）...
时间序列的作用
时间序列（time series）是同一现象在不同时间上的观察数据按时间先后顺序排列起来所得到的数列，也称为动态数列。 在社会经济统计中，编制和分析时间序列具有重要的作用，主要表现如下。 （1）可为分...
统计学
什么是时间序列
时间序列（time series）是同一现象在不同时间上的观察数据按时间先后顺序排列起来所得到的数列，也称为动态数列。 如某股票每日的价格、某超市每天的营业额、某旅游景点每季度接待的游客人数等，都是时...
统计学
多元线性回归模型的检验：F检验
在多元回归模型分析中，k个变量组合在一起是否合理，组合在一起建立的模型是否具有良好的稳定性，回答这些问题需要借助于方程的显著性检验，也即要检验被解释变量与所有解释变量之间的线性关系是否显著，用线性模型...
数理统计
多元线性回归模型的检验：拟合优度检验
与一元线性回归模型的检验类似，多元线性回归模型也可用拟合优度系数去检验其回归效果。检验思想也是从对被解释变量y取值变化的成因分析入手。 被解释变量y的变化可由两部分解释： 第一，由k个解释变量x的变化...
什么是多元线性回归分析
在一元线性回归分析中，模型只包括两个变量，即一个自变量和一个因变量，其中，之所以称其为一元回归，是因为只包含一个自变量。 界定线性回归是否为多元，主要看自变量的个数，若自变量个数在两个及其以上，则称其...
数理统计
回归方程的预测：y值的区间估计
点估计不能给出估计的精度，点估计值与实际值之间是有误差的，因此需要进行区间估计。对于自变量x的一个给定值x，根据回归方程得到因变量y的一个估计区间，其也包括两种形式：一是y的平均值的置信区间估计；二是...
回归方程的预测：y值的点估计
回归分析的一个主要任务便是用来进行预测，当通过多种检验证明一个回归方程的线性关系显著，也即拟合效果较好时，便可利用线性回归方程进行预测。 y值的点估计 对于自变量x的一个给定值x，根据回归方程得到因变...
数理统计
一元线性回归的检验：估计标准误差
在实际统计分析中，有些回归模型虽然被建立起来，但该模型不一定通得过检验，那么就不能够利用这样的回归模型进行预测和决策，否则将对实际工作产生反作用。 至于为何检验不通过，原因多种多样，可能是由于模型的设...
数理统计
一元线性回归模型基本式
对于经判断具有线性关系的两个变量y与x，构造一元线性回归模型为 在上式中，因变量y的值由两部分构成。 （1） x的线性部分,其反映了由于x的变化而引起的y的变化。 （2）误差项ε，其反映了除x之外的随...
一元线性回归分析的特点
（1）在此回归分析中，须明确区分影响因素和被影响因素，其中影响因素常称为解释变量或自变量，被影响因素常称为被解释变量或因变量。 在单一回归分析中，因变量只能有一个，而自变量可以有若干个。但在一元回归中...
数理统计
什么是线性回归分析
在统计分析中，变量之间的相关关系可以用相关系数进行反映，但在相关系数分析中，变量之间的关系仅能体现为相关的方向和程度，如是正相关还是反相关，是高度相关还是弱相关，尽管这已经能够简单描述出变量之间的关系...
数理统计
相关系数r的取值范围及相关意义
由公式可以看出，相关系数r是一个无量纲的值，其取值范围为。 当|r|=1，变量之间为完全(线性)相关。其中， r=1，为完全正相关；r=-1，为完全负相关。 当r=0，表示变量间不存在线性相关关系，但...
数理统计
相关系数的测定
相关系数只能用来反映变量之间的线性相关的紧密程度，因此其又称为线性相关系数，又因其是由英国统计学家皮尔逊（Pearson）提出，故也称为Pearson积矩相关系数。 根据相关表中的变量数据，相关系数可...