- 绘制时间序列图,并指出存在什么样的状态
如上两图:
可见状态:从时间序列图可以看出,这些数据存在明显的季节性波动,每年的第4季度值都最高,而第2季度值最低。同时也存在一些下降的趋势。
- 通过引进虚拟变量,建立多元线性回归模型。
答: |
通过引入虚拟变量,我们可以建立如下的多元线性回归模型: |
||
Y = β0+β1Q1+β2Q2+β3Q3 |
|||
根据回归结果,模型可以写成: |
|||
Y = 77 - 10Q1 - 30Q2 - 20Q3 |
如上两图:
可见状态:从时间序列图可以看出,这些数据存在明显的季节性波动,每年的第4季度值都最高,而第2季度值最低。同时也存在一些下降的趋势。
答: |
通过引入虚拟变量,我们可以建立如下的多元线性回归模型: |
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Y = β0+β1Q1+β2Q2+β3Q3 |
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根据回归结果,模型可以写成: |
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Y = 77 - 10Q1 - 30Q2 - 20Q3 |
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