1樓：匿名使用者
時間序列中經常會有自相關檢驗，最常用的方法是d-w檢驗，sas/ets模組中的proc autoreg語句可以實現：
/*-- durbin-watson test for autocorrelation --*/
proc autoreg data=a;
model y = time / dw=4 dwprob;
run;
另外，proc reg語句也可以：
proc reg data = a;
model y =time / dw;
run;
2樓：匿名使用者
自相關性檢驗在時間序列資料中是非常重要的，需要判別當期資料和前期資料的關聯程度和結構。yugao1986給出的只是一階自相關dw檢驗，對於滯後期大於2的不適用，你可以作自相關圖和偏自相關圖來檢驗。
程式如下：
proc timeseries data=xplots=all;
run;
在迴歸之前，需要用自相關圖檢驗因變數的自相關性。為的是選用合適的arima模型。
在迴歸之後，需要用ljung-box檢驗殘差的自相關性，為的是驗證模型擬合的效果。擬合好的模型不會有自相關。
在做迴歸分析之前為什麼要做相關性檢驗。明明作了相關性檢驗之後不管結果如何都要全做迴歸分析的啊。
3樓：立港娜娜
1、相關分析相當於先檢驗一下眾多的自變數和因變數之間是否存在相關性，當然通過相關分析求得相關係數沒有迴歸分析的準確。如果相關分析時各自變數跟因變數之間沒有相關性 ，就沒有必要再做迴歸分析；如果有一定的相關性了，然後再通過迴歸分析進一步驗證他們之間的準確關係。
同時 相關分析還有一個目的，可以檢視一下 自變數之間的共線性程度如何，如果自變數間的相關性非常大，可能表示存在共線性。
2、相關分析只是瞭解變數間的共變趨勢，我們只能通過相關分析確定變數間的關聯，這種關聯是沒有方向性的，可能是a影響b，也可能是b影響a，還有可能是a與b互相影響，相關分析沒法確定變數間的關聯究竟是哪一種。
而這就是我們需要使用迴歸分析解決的問題，我們通過迴歸分析對自變數與因變數進行假設，然後可以驗證變數間的具體作用關係，這時的變數關係就是有具體方向性的了。所以相關分析通常也會被作為一種描述性的分析，而回歸分析得到的結果更為重要和精確。
4樓：呂秀才
相關分析相當於先檢驗一下眾多的自變數和因變數之間是否存在相關性，當然通過相關分析求得相關係數沒有迴歸分析的準確。
如果相關分析時各自變數跟因變數之間沒有相關性 ，就沒有必要再做迴歸分析
如果有一定的相關性了，然後再通過迴歸分析進一步驗證他們之間的準確關係同時 相關分析還有一個目的，可以檢視一下 自變數之間的共線性程度如何，如果自變數間的相關性非常大，可能表示存在共線性
5樓：厚英秀
你能告訴大家你到底在問什麼嗎？
用spss做兩個變數相關性分析時，存在強自相關怎麼辦 20
6樓：匿名使用者
用spss做兩個變數相關性分析時，存在強自相關時解決辦法：
只留下一個變數；
再找一個別的變數代替。
注：兩個強自相關的變數是不能用作單獨的變數回歸分析的。
spss簡介：spss（statistical product and service solutions），「統計產品與服務解決方案」軟體。最初軟體全稱為「社會科學統計軟體包」（solutionsstatistical package for the social sciences），但是隨著spss產品服務領域的擴大和服務深度的增加，spss公司已於2023年正式將英文全稱更改為「統計產品與服務解決方案」，標誌著spss的戰略方向正在做出重大調整。
為ibm公司推出的一系列用於統計學分析運算、資料探勘、**分析和決策支援任務的軟體產品及相關服務的總稱spss，有windows和mac os x等版本。
7樓：匿名使用者
只能留下一個變數唄,或者再找一個別的變數代替,反正兩個強自相關的變數是不能用作單獨的變數回歸分析的.
如何用spss做自相關性分析
8樓：七彩虹科技****
執行工具欄[分析a]/相關[c]/雙變數[b]程式，開啟【雙變數相關】對話視窗
如果您是希望進行偏相關分析，請用滑鼠選擇偏相關[r]；
最常用到的是雙變數相關分析和偏相關分析，偏相關分析控制了其他變數對該變數的影響，只研究某一變數對這一變數的影響。
選擇你所要研究的變數，以及分析方法，spss提供了三種相關係數，pearson相關係數，kendall相關係數，spearman相關係數，選擇單側檢驗還是雙側檢驗，如果您事先知道變數之間是正相關還是負相關請選擇單側檢驗，如果不知道，請選擇雙側檢驗。
最後，按【確定】按鈕，輸出結果。由輸出結果可以看出，e1\e2兩個變數在0.01水平（雙側）上顯著相關。
9樓：匿名使用者
首先要定義時間序列，然後做相關分析
10樓：匿名使用者
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