if(is_array($a) &&is_array($b)){
$r = array()
foreach($a as $k=>$v){
foreach ($b as $sk =>$sv) {
array_push($r, $v.$sv)
}
}
if(0 <count($r)){
return $r
}else{
return !1
}
}else{
return !1
}
}
//test
print_r(merge(array('a','b','c'), array('d','e','f')))
问题一：单位根检验 5分 投入为序列x，收入为序列y，导入数据后并选xy，open as group做散点图可以观察到数据有向上的趋势，随x的增加y也增加，说明数据有趋势打开序列，选view，unit root test，单位根检验又称ADF检验，test type不需要改
主要需要注意的选项是 test for unit root in level表示对原序列进行单位根检验
1st difference 表示对一阶差分后的序列进行单位根检验
2nd difference 表示对二阶差分后的序列进行单位根检验
一般单位根检验都是对原序列，此处选 level
include in test equation 下的三个选项分别是，截距项，截距项和趋势，none（针对平稳的时间序列来说是既无截距项又无趋势）由图可知数据存在趋势，此处选trend and intercept
请采纳答案，支持我一下。
问题二：单位根检验的根据什么确定 单位根检验是指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。
中文名
单位根检验
外文名
Unit root test
单位根检验
是指检验序列中是否存在单位根
单位根
就是指单位根过程，可以证明
对于存在
单位根的时间序列
简介 听语音
单位根检验是随机过程的问题。定义随机序列{ x_t}，t=1,2,…是一单位根过程，若x_t=ρx_t-1 +ε ， t=1,2… 其中ρ=1，{ε }为一平稳序列(白噪音)，且E[ε ]=0, V(ε )=σ 问题三：有谁懂单位根检验？？ 15分 单位根就是说，如果设n 是正整数，当一个数的n 次乘方等于1 时，称此数为n 次“单位根”
问题四：单位根检验、协整、格兰杰因果检验有什么关系？ 单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。一、讨论一1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别 二、讨论二1、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。2、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。3、平稳性检验有3个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳，作协正检验。2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。3）判断时间学列的数据生成过程。 三、讨论三其实很多人存在误解。有如下几点，需要澄清：第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系，是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定。第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的。第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以，首先因对变量进行差分，平稳后，可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后，进行协整，看变量是否存在长期均衡。第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。
问题五：趋势性检验中,进行单位根检验的意义是什么 对非平稳序列使用传统的估计方法时(像普通最小二乘估计OLS)，以及估计变量间的关系时会得出错误推断。正确的方法是在检验时间趋势之前，要先确定时间序列中是否存在单位根。如果变量不能拒绝有单位根，则认为是非平稳的。如果经过单位根检验得到所研究的序列是非平稳的，可以通过一次或多次差分变为平稳序列。
问题六：EVIEWS中怎么对多个变量 单位根检验以及回归分析 30分 你问的问题太多
比如吧，第一个问题，那是当然的，必须的
第二个问题，没有必须的要求的
滞后项就是常识性问题了
所以呢，你的问题太常识太基础了，如果不会做数据分析的话，让人帮你
我经常帮别人做这类的数据分析的
问题七：Eviews单位根检验结果怎么看 10分 看ADF那一行的p值，越接近0越说明序列是平稳的，第一个p=0.0526，在10%上通过平稳性检验，在5%上不通过，第二个p=0.0730，也是在10%上通过5%上不通过
问题八：时间序列单位根检验问题 1.建立workfile 然后将序列打开 在view中可以找到unit root test 进入后是用ADF检验 设定滞后期数 得到结果
2.分别对两组时间序列进行单位根检验，检查它们的平稳性。非平稳序列之间的关系可能是伪回归。同时也可鸡存在协整关系，得到回归方程后，使用单位根检验残差序列的平稳性。
问题九：怎么用R语言做单位根检验 R语言做单位根检验的几个方法：
一是用fUnitRoots包中的UnitrootTests()和adfTest()
二是用tseries包中的adf.test()和pp.test()
用法都基本类似，可以看一下help的example
希望对你有用。
目的 研究康复护理ADL量表在ADL评测中的有效性。方法 对 6 0例患者采用改良BI指数和康复护理ADL评定两种量表进行测评 ,用pearson分析计算入院、出院、出入院改变值及改变值之间相关性 ,对康复护理ADL量表各项目计算组内相关系数。结果 两量表在出入院评测结果有较高相关性 ,入院时r =0 .94 7,P <0 0 0 1,出院时r =0 .94 4 ,P <0 .0 0 1。出入院改变值呈显著相关 ,r =0 .890 ,P <0 .0 0 1。MBI出入院改变值 32 84± 13.2 4 ,RNADL39.0 3± 14 .2 7。两次测评各项目间相关系数r =0 .92 4～ 0 .96 8,P <0 .0 0 1。结论 康复护理ADL量表重测信度高 ,内部一致性较好 ,是一种有效性较好的ADL评定量表日常生活活动 (activitiesofdailyliving ,ADL)能力的评定是康复护理评定中重要评定内容。ADL能力的评定对康复护理计划的制定和康复训练中指导、督促、安装支具以及康复疗效的评价起着亟为重要的作用。在康复医学中有许多种运动功能和ADL评定量表[1 ,2 ,3] ,但适用于康复护理程序的日常生活活动评定量表甚少。为此 ,浙江省康复中心从 2 0 0 0年开始研究设计了康复护理日常生活活动 (rehabilitativenursingactivitiesofdailyliving,RNADL)评定量表 ,并制定了评定内容、评定标准。BI指数是国内外使用多年的ADL评定量表 ,RNADL评定…
