原序列为平稳sequence,1首先是序列识别:a、判断我们需要建模分析的数据是否为平稳sequence，如果不是，则需要转化为平稳sequence,平稳NAND平稳最直观的理解是,2.不平衡面板数据可以建立,panel数据no平稳区别步骤如下:1.整理EXCEL中数据的格式。
panel数据no平稳区别步骤如下:1 .整理EXCEL中数据的格式。前两列分别是id和year。当用Eviews7.2打开时，它将被自动识别为paneldata对象，而不是pool对象。2.不平衡面板数据可以建立。可以在区间和时段列表中选择无、固定、随机，可用于选择单因素(或双因素)固定效应和随机效应可变截距模型；同时，可以选择GMM/GLS/苏尔等估算方法。
1首先是序列识别:a、判断我们需要建模分析的数据是否为平稳 sequence，如果不是，则需要转化为平稳 sequence。b .然后判断平稳的序列是否为白噪声序列，如果是，建模完成；如果是非白噪声序列，继续下一步。2.其次，通过模型辨识和建模确定P和Q的值，通过ACF和PACF粗略确定最优模型结构，或者尝试建立几个备选模型，再用AIC或BIC指标进行选择。3.最后是模型诊断:检查模型残差，确保是正态分布的白噪声序列。
平稳 signal和non-平稳 signal都是随机信号，区别在于它们的特性和定义。信号是随机过程，每个时间点都是随机变量。你在概率论中提到过，随机变量没有值，只有观测值，也就是说你测量一次随机变量就可以得到一组值。但仅此而已。如果想知道随机变量的真实特征，就要进行统计观测，比如大量的测量，来估计它们的概率分布。平稳 NAND 平稳最直观的理解是。平稳信号包含的信息很少，其统计特性不随时间变化。它通常代表人类口腔中的高斯白噪声和浊音。这种信号的特点就是我说的统计特征不变。而不是平稳，它不是，即统计特征是随时间变化的，它的信息量是变化的。
4、[求助]非 平稳时间序列如何做回归,急!高分求!直接用原序列进行回归肯定是不对的。原序列为平稳 sequence，如果你想做协整分析，那么你的模型就是失败的。因为协整分析需要几个序列同阶，所以现在adf检验失败了，所以你可以考虑:自变量的选择有问题吗？可以选择其他自变量替换吗？或者尝试一个不使用对数形式的序列。，。
