4.2、序列组统计检验—零基础入门教程

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序列组统计检验是一种用于比较两个或多个时间序列组之间差异的统计方法。它的主要目的是确定不同时间序列组之间是否存在显著的差异。通过序列组统计检验，我们可以评估不同组之间的均值、方差、相关性等统计指标是否具有显著差异。这种检验方法通常基于一定的假设和统计模型，如方差分析、t检验、卡方检验等。在进行序列组统计检验时，我们会计算统计量，并与相应的临界值进行比较，以确定是否拒绝或接受原假设。序列组统计检验可以帮助我们比较不同时间序列组之间的差异，从而揭示数据的特点和规律，为进一步的数据分析和决策提供依据。

序列组统计量的计算及检验

1.Descriptive Stats(序列组的基本描述性统计量)

如果序列组中各个序列观测值个数相同时，在序列组窗口中单击View|Descriptive Stats|Common Sample命令，即可输出序列组各序列包括均值(Mean)、求和(Sum)、中位数(Median)、最大值(Maximun)、最小值(Minimum)、标准差(Std.Dev.)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)、JB统计量(Jarque-Bera)及相应的概率(Probability)、数据和(Sum)、离差平方和(SumSq.Dev.)和观测值个数(Observations)等在内的基本描述性统计量。如图显示了序列组的基本描述性统计量。

在序列组窗口中单击View|Descriptive Stats|Individual Sample命令，同样可以显示序列组中不同序列的基本描述性统计量，且处理时允许各个序列观测值个数可以不同。

2.Covariance Analysis(序列组的协方差分析和相关性分析)

协方差、相关性分析用于计算序列组中各序列之间的协方差矩阵和相关系数矩阵。其中，协方差矩阵中主对角线元素是各序列样本方差，其余元素是序列间协方差。

在序列组窗口中单击View|Covariance Analysis命令，弹出如图所示的Covariance Analysis对话框。

通常仅需对对话框中的Statistics选项组进行设定。Method下拉菜单用来选择分析方法。 其下的复选框用于勾选输出的分析项目，主要有协方差(Covariance)、相关性(Correlation)、t统计量(t-statistic)、伴随概率P(Probabiliy l=0)等。Layout下拉列表用于设定输出方式，

有Single table(单表格)、Multiple tables(多表格)等选项。设置完成后单击OK按钮。

3.序列组多因素统计表(N-Way Tabulation)

序列组的多因素统计表是单因素统计表的推广形式，通过序列组窗口中的View/N-Way Tabulation命令实现。选择命令后弹出如图所示的Crosstabulation对话框。

Output(输出)选项组用于选择输出的项目，如个数(Count)、总百分比(Overall%)、

累计百分比(Column%)、卡方检验(Chi-square   tests)等。Layout选项组用于选择输出形式，Table表示以表格形式输出，List表示以列表形式输出。NAhandling选项用来设置对序列中缺失的观测值的处理方法，Treat NA as category表示将缺失值单独作为一类。Group into bins if选项组中，Number of values>选项表示当分组序列内观测值的个数大于指定数目时进行分组统计，Averag.count<选项表示当各分组序列内观测值的个数小于指

4.序列组齐性检验(Test of Equality)

序列组齐性检验用来检验序列组中各个序列均值、中位数和方差是否相等。

选择序列组窗口中的View Test of Equality命令。在弹出的对话框中选择进行检验的类型，有均值(Mean)、中位数(Median)和方差(Variance),最后单击“确定”按钮输出结果。

此处检验原理与单序列分组齐性检验原理相同，只是序列组检验时自动将每个序列作为 一组。

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