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2013-05-23 12:21
求翻译：The simplest example of an autoregressive integrated moving-average (ARIMA) process is the randomwalk process: xt =xt−1 +εt . The potential pitfalls ofregressionanalysis with I(1) data are best illustrated by the problemof regressing one independent random walk on another. In that case, it can be shown tha是什么意思？ 待解决
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The simplest example of an autoregressive integrated moving-average (ARIMA) process is the randomwalk process: xt =xt−1 +εt . The potential pitfalls ofregressionanalysis with I(1) data are best illustrated by the problemof regressing one independent random walk on another. In that case, it can be shown tha
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
自回归整合移动平均（ ARIMA）模型的过程中最简单的例子是randomwalk过程： XT = XT - 1 + ε吨。
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2013-05-23 12:23:18
一个自回归联合传送平均值(ARIMA)过程的简单例子是randomwalk过程：xt =xt−1 +εt。与I的潜在的陷阱ofregressionanalysis (1)数据由退步的problemof是最插图丰富的一独立任意在别的步行。在那个案件，可以显示R2和βˆwill berandomand通常t -统计将分流，提升表面上由建筑是无关的可变物之间的重大交互作用。
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2013-05-23 12:24:58
一个自回归联合移动平均ARIMA过程的 (简单例子) 是randomwalk过程： xt =xt−1 +εt。 潜在的陷阱ofregressionanalysis以I( 1) 数据最是好由problemof说明的退步一独立任意 步行在另。 案件，它可以显示R2和βˆwill berandomand通常t -统计将分流，提升表面上由建筑是无关的可变物之间的重大交互作用。
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2013-05-23 12:26:38
一个集成的自回归移动平均 (ARIMA) 过程最简单的例子是 randomwalk 过程： xt = xt−1 + εt。潜在的陷阱 ofregressionanalysis 与 I(1) 数据的回归对另一个独立随机游走的传输线的最好说明。在这种情况下，它可以显示那 R2 和 βˆwill berandomand，通常的 t-统计将分叉处，给上升到看似很大变量之间的关联施工无关。
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2013-05-23 12:28:18
最愚蠢的榜样自回归集成动人普通 (ARIMA) 过程是 randomwalk 过程： xt = xt-1 的 +et。潜在缺陷 ofregressionanalysis 利用 I(1) 数据最好地被在另外的使一独立随便的 步行回归的 problemof 说明。那样的话，可以被展示那 R2 和？^ 希望 berandomand 那通常 t - 统计量将脱离，表面上引起在建筑物旁边是无关的变量之间的重要关联。
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