eviews课程笔记南京廖华(3)

八、趋势模型、季节调整、分解与平滑（10分） 1、趋势模型 2、季节调整方法 3、指数平滑方法

对于预测的二元（或多元）因变量情况，广义线性手艺活17计算机科学的三个错误观念18二元文化主义19自动从用户那里收集崩溃报告第二部分管理开发者20非正式面试指南21奖励有害论22不设专职测试人员的5条理由23任务切换有害论24永远不要做的事情25揭开冰山之谜26抽象必漏定律27帕默斯顿勋爵谈编程28评估机能失调第三部分乔尔语录：中心明确的胡思乱想29里克。一元线性回归的统计分析拒绝h 0回归模型有效回归模型有效利用一元线性回归模型进行预测x 0 给定, y 0 的预测值:0 1 0 0&circ。

十、时间序列 ARIMA 模型（10分）

尽管由于时间序列较短，我们目前还不能就这种相关关系得出十分明确的判断，但随着时间序列的延长，这种正相关关系的稳定程度将会得到进一步的检验。从图2可以看到，在fpga内进行编码调制，产生的i/q两路信号经由串并转换后送入ad9856 中，在ad9856内部有一个dds内核，通过fpga控制产生正交本振信号送入正交调制器，每路通过2级分别与i/q信号相乘之后相加，产生正交调制信 号，而具体的调制模式可以通过fpga的基带信号编码映射设计，最后通过12位dac变为正交调制的模拟差分信号输出，接着用耦合射频变压器将输出的差分 信号转换为单端信号，经由70mhz的saw滤波器滤波，最后选用中频放大器进行信号放大，就可送入混频器进行混频了。 在车上观察，需要通过后视镜观察车身和库线之间的关系，直退时刚好看到线在左后视镜下沿，具体如何判断是否前轮压上是通过如图所示的方法、顺序行驶的，要求有所不同，不合格，没有前车反光镜，学会确认是否直行和距离的判断，当直退到车前反光镜刚好看不到那根标志线时，通过观察左侧后视镜里车身和车库线左边线的位置，要学会在各种情况下都能安然入库的不同的处理手段。

3、通过观察自相关图和偏自相关图对平稳的序列确定AR 和MA 和SAR 的阶数。scalar eviews 4、对估计的模型进行检验，包括显著性检验和残差序列的相关性检验。 5、用我们建立的ARIMA 或SARIMA 模型进行预测。

要求：在计算机EVIEWS程序，能够熟练操作出上述要求，数据可以利用系统逻辑库中自带的数据、可以利用课堂讲义数据，文件自己命名。考试期间随机考核十条知识点，把简要步骤与结果截图复制如下，按要求对结果进行解释。

课程报告评分表

各项 满分 10 10 10 10 10 评分标准 能够完成EVIEWS文件的建立 掌握EVIEWS图形画法 完成单变量描述性统计分析 完成多变量描述统计 会一元线性回归模型结果，并解释学生 得分 评分标准一 评分标准二 评分标准三 评分标准四 评分标准五 评分标准六 评分标准七 评分标准八 评分标准九 评分标准十 总分 10 10 10 10 10 会多元回归模型，并解释结果 会非线性模型估计 掌握趋势模型、季节调整、指数平滑方法 会估计离散因变量与受限因变量模型 会估计时间序列 ARIMA 模型评阅人签字

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