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  • 一、我们先用特征根判别法判断模型的平稳性。 特征根判别法呢,最主要的就是写出模型的差分方程,然后求出其特征根,若其特征根在单位圆内,则该模型就是平稳的 解题如下: 二、用随机模拟的方法来验证 1) ①在...

           下面将用这两个栗子来讲解本文的内容,将用到的软件:SPSS、EXCEL
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    一、我们先用特征根判别法判断模型的平稳性。

    特征根判别法呢,最主要的就是写出模型的差分方程,然后求出其特征根,若其特征根在单位圆内,则该模型就是平稳的
    解题如下:
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    二、用随机模拟的方法来验证

    1)

    ①在excel中生成100个序列数

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    ②将这100个序列数导入spss中

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    ③点击【转换】【计算变量】

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    ④输入数字表达式RV.NORMAL(0,1),点击确定,产生白噪声et

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    ⑤将et列数据复制粘贴到excel,然后计算AR模型随机数,的初始值不妨都设为1

    先计算出第一个AR模型随机数,如图
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    然后计算出第二个随机数
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    再计算出第三个随机数
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    下拉填充至100行,即可产生100个AR模型随机数
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    ⑥将这100个随机数导入spss

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    ⑦点击【分析】【时间序列预测】【序列图】

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    ⑧做出xt的序列图

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    由序列图可知,该模型是非平稳的

    ⑨做自相关性分析,点击【分析】【时间序列预测】【自相关】

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    这里我选择用巴特利特近似来做
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    得到结果如图:
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    由自相关结果可知,各项p值都很小,p值越小越拒绝,所以该序列是非白噪声,且具有拖尾性
    综上所述,可知该模型是不平稳的非白噪声序列。

    2)同理,可作出序列图和自相关性分析结果:

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    可知该模型为平稳的非白噪声序列,且具有拖尾性

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  • LM检验即拉格朗日乘数检验,用来检验模型残差序列是否存在序列相关。原假设是不存在序列相关;备选假设是:存在p阶自相关。检验统计量渐进服从卡方分布,如果计.BP(Breush-Pagan)其实是指提出这个判断随机效应判别...

    LM检验自相关性的方法是什么?它的判断标准是什么?

    LM检验即拉格朗日乘数检验,用来检验模型残差序列是否存在序列相关。原假设是不存在序列相关;备选假设是:存在p阶自相关。检验统计量渐进服从卡方分布,如果计.

    BP(Breush-Pagan)其实是指提出这个判断随机效应判别方法的人,他具体提出的方法就是进行LM检验,来检验个体和时间因素是否存在。可以在STATA中直接使用命令得.

    在得到模型后,检验残差序列的百自相关时,可以使用DW统计量和LM检验,前者我就不说了,在回归结果中会自动输出DW值,对于后者,依次点击view\residual test\.

    我现在用eviews做出来的结果是DW检验落在了不确定区域内,LM检验的结果.

    德宾-沃森(Durbin-Watson)检验简称D-W检验,是目前检验自相关性最常用的方法,但它只适用于检验一阶自相关性。 先通过公式计算出DW值,再根据样本容量n和解.

    view里面有选项

    选择View/Residual Tests/Serial correlation LM Test,一般地对高阶序列相关的情况执行Serial correlation LM(Lagrange multiplier,拉格朗日乘数检验)。在滞后定义对话框.

    Date: 05/26/10 Time: 11:45 Sample: 2004:1 2009:4 Included observations: 24 。

    H0 没有序列自相关 H1 存在序列自相关 要想判断其实很简单直接看Q检验的P值就可以。p值是指拒绝原假设错误的概率。举个例子:第一行 Q-Stat 7.4861 Prob 0.006 也就.

    1. 选择view/residual tests

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  • int num1 = new FilteredElementCollector(doc, doc.ActiveView.Id).OfClass(typeof(Group)).ToList().Count;... MessageBox.Show("当前视图中无模型,请先放置模型"); return Result.Cancelled; } ...
      int num1 = new FilteredElementCollector(doc, doc.ActiveView.Id).OfClass(typeof(Group)).ToList().Count;
                if (num1 == 0)
                {
                    MessageBox.Show("当前视图中无模型,请先放置模型");
                    return Result.Cancelled;
                }

     

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  • Java判断一个类里是否存在某个属性测试pojo类,比方我有个User类@Getter@Setterpublic class User {private Long id;private String name;private Integer age;private String email;}我现在判断User是否存在某个...

    Java判断一个类里是否存在某个属性

    测试pojo类,比方我有个User类

    @Getter

    @Setter

    public class User {

    private Long id;

    private String name;

    private Integer age;

    private String email;

    }

    我现在判断User是否存在某个属性

    方式一、按照常理来说第一种办法肯定是通过反射拿到这个类的所有属性,循环遍历再去一一比较,这种办法是可行的,但是感觉这种方式不是太好。

    /**

    * 判断你一个类是否存在某个属性(字段)

    *

    * @param fieldName 字段

    * @param obj 类对象

    * @return true:存在,false:不存在, null:参数不合法

    */

    public static Boolean isExistFieldName(String fieldName, Object obj) throws NoSuchFieldException {

    if (obj == null || StringUtils.isEmpty(fieldName)) {

    return null;

    }

    //获取这个类的所有属性

    Field[] fields = obj.getClass().getDeclaredFields();

    boolean flag = false;

    //循环遍历所有的fields

    for (int i = 0; i < fields.length; i++) {

    if (fields[i].getName().equals(fieldName)) {

    flag = true;

    break;

    }

    }

    return flag;

    }

    方式二、通过上网看到有些朋友说把java对象转成 JSONObject,然后使用JSONObject的方法来解决,我感觉挺好,就试试。

    /**

    * 判断你一个类是否存在某个属性(字段)

    *

    * @param field 字段

    * @param obj 类对象

    * @return true:存在,false:不存在, null:参数不合法

    */

    public static Boolean isExistField(String field, Object obj) {

    if (obj == null || StringUtils.isEmpty(field)) {

    return null;

    }

    Object o = JSON.toJSON(obj);

    JSONObject jsonObj = new JSONObject();

    if (o instanceof JSONObject) {

    jsonObj = (JSONObject) o;

    }

    return jsonObj.containsKey(field);

    }

    测试:

    public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException {

    String field = "email";

    User user = new User();

    System.out.println("【方式一】:" + isExistFieldName(field, user));

    System.out.println("【方式二】:" + isExistField(field, user));

    }

    //结果 field=email

    【方式一】:true

    【方式二】:true

    //结果 field=e-mail

    【方式一】:false

    【方式二】:false

    如果上面方法有啥问题,欢迎批评指教!!

    展开全文
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空空如也

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判断模型是否存在自相关