下面是使用Mplus软件进行交叉滞后模型分析的语句示例：VARIABLE:  NAMES = y1 y2 x1 x2;  MISSING = ALL(999);ANALYSIS:  TYPE = GENERAL;  ESTIMATOR = MLR;  BOOTSTRAP = 1000;MODEL:  y1 ON x1;  y2...

Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测原⽂链接：tecdat/?p=12272使⽤ARIMA模型，您可以使⽤序列过去的值预测时间序列。在本⽂中，我们从头开始构建了⼀个最佳ARIMA模型，并将其扩展到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。1.时间序列预测简介时间序列是在定期的时间间隔内记录度量的序列。根据频率...

Mplus数据分析：随机截距交叉之后的做法和如何加协变量，写给粉丝记得之前有写过如何⽤R做随机截距交叉滞后，有些粉丝完全是R⼩⽩，还是希望我⽤mplus做，今天就给⼤家写写如何⽤mplus做随机截距交叉滞后。做之前我们需要知道⼀些Mplus的默认的设定：observed and latent exogenous variables are correlated, andresiduals of o...

非平衡长面板单位根检验滞后阶数1. 研究背景面板单位根检验是时间序列分析中一种重要的方法，用于检验时间序列数据是否稳定。而非平衡长面板单位根检验主要用于非平衡面板数据的时间序列分析。在进行非平衡长面板单位根检验时，滞后阶数的选择对检验结果和分析结论具有重要影响。2. 面板单位根检验简介面板单位根检验主要是通过检验时间序列数据中的单位根来判断数据的稳定性。如果数据存在单位根，那么就表明数据不是稳定的...

⼀⽂读懂Stata做格兰杰因果检验命令总结在实证分析中，我们经常需要确定因果关系是x导致y，还是y导致x。对此，Granger提出了⼀种解决⽅法：如果x是y的原因，且不存在反向因果，则x过去值可以预测y未来值，反之则不然。具体来说，我们建⽴时间序列模型如下，并提出假设H0：βm=0，m=1,2…p。如果接受该假设，则意味着x过去值不能够预测y未来值；如果拒绝该假设，则可以，即x是y 的格兰杰因（G...

时间序列预测基础教程系列（7）_如何⽤⾃回归模型（AR）预测时间序列预测（Python）⽤Python进⾏时间序列预测的⾃回归模型⾃回归是⼀个时间序列模型，它使⽤以前时间步的观察值作为回归⽅程的输⼊，以预测下⼀个时间步的值。这是⼀个⾮常简单的想法，可以对⼀系列时间序列问题进⾏准确的预测。在本教程中，您将了解如何使⽤Python实现时间序列预测的⾃回归模型。完成本教程后，您将了解：如何探索⾃相关的时...