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我现在数据做到二阶单整平稳序列,能说一下协整检验和格兰杰因果检验具体...
1、首先，检验必须要求数据是经过一阶或二阶平稳处理的。 然后，从观测数据中构建协整检验模型，这个模型通常是一个拟合度较好的线性或非线性模型。
2、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
3、平稳性检验后可以确定协整关系。单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系。
4、协整检验针对的是多个序列，以group的形式打开，在group窗口左上角依次view-cointegeation test，设定参数，点击确定。GRANGER因果检验与协整检验操作类似，依次view-Granger Causality Test，设定滞后阶数点击确定。
线性模型
1、线性模型（Linear Model）是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个 维样本 ，其线性组合函数为：其中 为 维的权重向量， 为偏置。
2、线性模型（linear model）： 通过属性的线性组合进行预测的函数。线性模型形式简单却包含机器学习主要建模思想。假设一个样本包含d个属性，表示为 x =(x_{1}；x_{2}；...；x_{d})，其中x_i表示样本的第i个属性值。
3、线性模型是一类统计模型的总称，制作方法是用一定的流程将各个环节连接起来，包括线性回归模型、方差分析模型，应用于生物、医学、经济、管理 一般线性模型或多元回归模型是一个统计线性模型。
线性模型有哪些
线性模型是一类统计模型的总称，它包括了线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型和线性混合效应模型(或称方差分量模型)等。
线性规划问题模型一般包括：线性约束、决策变元、线性目标。线性规划模型的三要素是：决策变量、目标函数、约束条件。决策变量：直接关系到利润的多少。目标条件：多个决策变量的线性函数，通常是求最大值或最小值问题。
线性模型（Linear Model）是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个 维样本 ，其线性组合函数为：其中 为 维的权重向量， 为偏置。
因此这个模型称为“对数几率回归”（logistic regression），也有一些书籍称之为“逻辑回归”。下面使用最大似然估计的方法来计算出w和b两个参数的取值，下面只列出求解的思路，不列出具体的计算过程。
一般线性模型包含了许多不同的统计模型：ANOVA，ANCOVA，MANOVA，MANCOVA，普通线性回归，t检验和F检验。一般线性模型是多元线性回归模型对多个因变量情况的推广。如果Y，B和U是列向量，则上面的矩阵方程将表示多重线性回归。
怎样检验时间序列是平稳的?
检验时间序列的平稳性方法通常采用单位根检验，常用的单位根检验方法有DF检验和ADF检验。
（1）式是否存在单位根ρ=1，也可通过（2）式判断是否有 δ=0检验一个时间序列Xt的平稳性，可通过检验带有截距项的一阶自回归模型 Xt=α+ ρXt-1 +μt （*）中的参数ρ是否小于1。
时间序列平稳的三个条件：第一个条件，任意时刻二阶矩都存在。第二个条件，随机变量的期望(一阶矩)不随时间的推移而改变。说白了就是，均值不随时间t改变。
到此，以上就是小编对于平稳过程的线性模型有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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