print('trace statistic: ', jres.lr1) trace statistic: [17.57118751 3.05950481] print('max eigenvalue statistic: ', jres.lr2) max eigenvalue statistic: [14.5116827 3.05950481]解释一下啥意思
时间: 2023-12-06 13:40:56 浏览: 27
这是一个统计学术语中的两个指标,通常用于分析数据中的线性关系和多重共线性问题。
1. trace statistic(迹统计量):是协方差矩阵的迹(trace),也就是矩阵主对角线上元素的和。在因子分析和结构方程模型中,迹统计量通常用于确定需要提取的因子数量。上述结果中的迹统计量为 [17.57118751, 3.05950481],其中第一个值表示第一组数据的迹统计量,第二个值表示第二组数据的迹统计量。
2. max eigenvalue statistic(最大特征根统计量):是协方差矩阵的最大特征值。在因子分析和结构方程模型中,最大特征根统计量通常用于确定因子数量和检验多重共线性问题。上述结果中的最大特征根统计量为 [14.5116827, 3.05950481],其中第一个值表示第一组数据的最大特征根统计量,第二个值表示第二组数据的最大特征根统计量。
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print('trace statistic: ', jres.lr1) print('max eigenvalue statistic: ', jres.lr2) trace statistic: [17.57118751 3.05950481] max eigenvalue statistic: [14.5116827 3.05950481]什么意思
这段代码输出了两个统计量。`trace statistic` 是迹统计量,`max eigenvalue statistic` 是最大特征值统计量。这些统计量通常用于检验矩阵是否具有单位根,即时间序列是否是平稳的。
在这里,两个统计量的值分别为 `[17.57118751, 3.05950481]` 和 `[14.5116827, 3.05950481]`。这些值的具体含义会根据具体的模型而有所不同,但通常我们会将它们与一些临界值进行比较,以确定时间序列是否具有单位根。如果统计量的值小于某个临界值,我们可以拒绝时间序列具有单位根的假设,从而认为时间序列是平稳的。
print('trace statistic: ', jres.lr1) trace statistic: [17.57118751 3.05950481] print('max eigenvalue statistic: ', jres.lr2) max eigenvalue statistic: [14.5116827 3.05950481]的数值说明了什么
这些数值是关于线性回归模型的统计指标。
`jres.lr1` 是模型的 Trace 统计量,它衡量了模型中自变量对因变量的联合作用。它的值越大,说明自变量对因变量的联合作用越强。
`jres.lr2` 是模型的最大特征值统计量,它衡量了模型中自变量对因变量的最大影响。它的值越大,说明自变量对因变量的影响越强。
在这个例子中,`jres.lr1` 的值为 17.57 和 3.06,说明自变量对因变量的联合作用比较强,但第二个自变量对因变量的贡献比较小。而 `jres.lr2` 的值为 14.51 和 3.06,也显示了第二个自变量的贡献比较小。