DPS数据处理系统v17.10

完善的统计分析功能涵盖了几乎所有的统计分析内容,是目前国内统计分析功能最全软件包。但我们仍然期待着您的建议,不断地吸纳新的统计方法,使DPS系统的统计分析功能更加完善。

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更新日志

GGE双标图功能加入

发布日期:2018-09-19

向量自回归模型(VAR, Vector Autoregression Model)最早由C.A.Sims(1980)引入到计量经济学中,它实质上是多元AR模型在经济计量学中的应用。VAR模型不是以经济理论为基础描述经济变量之间的结构关系来建立模型的,它是以数据统计性质为基础,把某一经济系统中的每一变量作为所有变量的滞后变量的函数来构造模型的。它是一种处理具有相关关系的多变量的分析和预测、随机扰动对系统的动态冲击的最方便的方法。而且在一定条件下,多元MA模型、ARMA模型,也可化为VAR模型来处理,这为研究具有相关关系的多变量的分析和预测带来很大方便。

VAR模型的一般形式

为一维随机时间序列,p为滞后阶数,为一k维随机扰动的时间序列,且有结构关系

VAR模型应用

在实际应用中,由于通常所设定的VAR模型都是非经济理论性的简化式模型,出它无需对变量作任何先验性约束,因此,在分析应用中,往往并不利用VAR模型去分析某一变量的变化对另一变量的影响如何,而是分析当某一扰动项发生变化,或者说模型受到某种冲击时,对系统的动态影响,这种分析方法称为脉冲响应函数方法(Impulse Response Function,IRF)。

一年多点稳定性分析功能改进

发布日期:2017-03-10

品种的Shukla方差进行是否相等的统计检验

在Shukla模型中,v个品种的Shukla方差估计出来之后,类似各品种产量的多重比较,我们可对各品种的Shukla方差进行是否相等的统计检验。对v个品种Shukla方差进行相等、即齐性检验,原假设为H:σ2=σ2= =σ2,即v个品种Shukla方差全部相等。再应用Hartley检验,计算统计量:

给定显著水平α,当Fmax>F1-α(v,n-1)时,拒绝H0,这v个品种方差相等。从两个品种开始依次对v个品种进行比较,我们即可得到各品种Shukla方差的多重比较表。

给定显著水平α,当Fmax>F1-α(v,n-1)时,拒绝H0,这v个品种方差相等。从两个品种开始依 次对v个品种进行比较,我们即可得到各品种Shukla方差的多重比较表。

缺区估计

由于某些难以控制因素的影响,有些处理小区的试验可能失败以导致数据缺失。在这种情况下,处理和区组之间不再具有正交性,使得统计检验难以进行。这时可用统计方法估算出缺区的估计值,在缺区填进估计值之后,再作分析。

要注意的是:缺区数据估计并不能恢复原来的数据,只能是补足后不至于干扰其余数据,估计的数据并不能供任何新的信息。因此在一个试验中,缺失个别小区,缺区估计尚属可行;但如缺区较多,则缺区估计并不可靠。因此,缺区估计是一种不得已的补救办法。试验应尽量避免缺区。

缺区估计的原则是,补上缺失数据后,试验误差平方和最小。如随机区组试验,有一个小区观察值缺失时,误差表达式为:

某一缺失的观察值,其估计值 Yʹ仅需满足

如有一随机区组设计的小麦品比试验,其试验结果列于表40-1。这里缺失了一个小 区产量Yʹ。在表40-1中,包含了缺区产量Yʹ时的各处理平均产量为yt =(Yʹ+72)/6, 区组平均数为 yr =(Yʹ+27)/3,全部小区平均数 y =(Yʹ+198)/18。代入式 Yʹ−y −y +y=0,有:

解出该方程,即可得 Yʹ=18。

DPS 系统中,如果有缺区存在,在数据输入、编辑时,相应的单元格就让他空着。 分析时,DPS会以误差平方和最小为原则,通过迭代方法,估计每个缺失单元格的缺区估计,并对误差自由度进行相应调整,然后进行稳定性统计分析。输出结果中,平均值的品种、地点两向列表,在有缺失值的地方用星号进行了标示。同时在另一个平均值的 品种、地点两向列表中给出了不计缺失值时的平均值。