1樓：匿名使用者
偽影（artifacts):是由於裝置或病人造成的。
是指原本被掃瞄物體並不存在而在影象上卻出現的各種形態的影像。偽影大致分為與患者有關和與機器有關的兩類。
ct影象偽影指影象上與實際解剖結構不相符的密度異常變化，它涉及ct機部件故障、校準不夠及演算法誤差甚至錯誤等專案，要消除此類偽影，需根據影象偽影的形狀、密度變化值及掃瞄引數等進行具體問題具體分析。第三代ct機的影象偽影具有一定的普遍性，又特別以環狀偽影為最常見。
分類有：
1運動偽影
2混淆偽影或包裹偽影
3化學移位偽影
4化學性配準不良偽影
5截斷偽影
6磁敏感偽影
7拉鍊偽影
8交叉激勵
運動偽影是磁共振成像最大的問題之一 ,在許多磁共振檢查中 ,運動偽影比不可避免的隨機雜訊更明顯地降低影象質量 ,它使影象模糊並且沿相位編碼方向產生鬼影(ghost)。運動包括各種生理運動和身體運動 ,生理運動主要指血液流動、腦脊液脈動、呼吸運動及心臟跳動 ,身體運動主要有點頭、移位等 ,經常出現在無自制力或身體不適的病人和嬰幼兒的掃瞄過程中。
2樓：匿名使用者
協整方程是lntd_sa=3.120845lnim_sa-2.540513lnex_sa嗎？
3樓：北京天力發集團
已經做完adf檢驗顯示資料一階差分下平穩，然後做協整檢驗步驟如下：先選好幾個資料為一組，然後view-cointegration
test-johansen cointegration
test，出來的資料如何看是否協整呢？怎麼得出協整方程？可以加下qq教下我嗎。
date: 08/01/14 time: 13:42
sample (adjusted): 1998q3 2007q4
included observations: 38 after adjustments
trend assumption: linear deterministic trend
series: lgdp lm2 nr
lags interval (in first differences): 1 to 1
unrestricted cointegration rank test (trace)
hypothesized trace 0.05
no. of ce(s) eigenvalue statistic critical value prob.**
none * 0.605576 56.50272 29.79707 0.0000
at most 1 * 0.419693 21.15020 15.49471 0.0063
at most 2 0.012310 0.470692 3.841466 0.4927
trace test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**mackinnon-haug-michelis (1999) p-values
unrestricted cointegration rank test (maximum eigenvalue)
hypothesized max-eigen 0.05
no. of ce(s) eigenvalue statistic critical value prob.**
none * 0.605576 35.35252 21.13162 0.0003
at most 1 * 0.419693 20.67951 14.26460 0.0042
at most 2 0.012310 0.470692 3.841466 0.4927
max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**mackinnon-haug-michelis (1999) p-values
unrestricted cointegrating coefficients (normalized by b'*s11*b=i):
lgdp lm2 nr
21.11865 -17.17371 -2.146984
-6.699369 9.186556 0.751623
34.02128 -27.79844 -0.901857
unrestricted adjustment coefficients (alpha):
d(lgdp) 0.002445 0.008822 0.000182
d(lm2) -0.001688 0.000574 -0.000879
d(nr) 0.165557 0.000650 -0.007731
1 cointegrating equation(s): log likelihood 257.8395
normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
lgdp lm2 nr
1.000000 -0.813201 -0.101663
(0.02441) (0.00941)
adjustment coefficients (standard error in parentheses)
d(lgdp) 0.051642
(0.05094)
d(lm2) -0.035639
(0.02974)
d(nr) 3.496331
(0.55398)
2 cointegrating equation(s): log likelihood 268.1792
normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
lgdp lm2 nr
1.000000 0.000000 -0.086318
(0.06433)
0.000000 1.000000 0.018869
(0.07600)
adjustment coefficients (standard error in parentheses)
d(lgdp) -0.007458 0.039047
(0.04122) (0.03623)
d(lm2) -0.039485 0.034255
(0.03112) (0.02736)
d(nr) 3.491977 -2.837250
(0.58118) (0.51090)
請問用eviews做協整檢驗，如何得出協整方程，協整方程和誤差修正項有什麼不同？ 5
4樓：匿名使用者
首先判斷協整檢驗的結果，根據跡檢驗（圖1-上個**）、最大特徵值檢驗（圖1-下個**），可以判斷得出存在2個協整方程，上面也輸出了結果：indicate 2 ces.主要可以根據統計量後面的p值進行判斷，p<0.
1，都是拒絕該原假設，就是同行最前面那個假設。
協整方程可以寫2個，因為上面就是得出這樣的結論：
找到2ces對應的**，1.0000對應的就是被解釋變數，然後寫出2個方程：【 注意更改係數正負號】
loggdp=-2.097loggsip+2.2217loggtip+10.3829
loggec=-0.8943loggsip+0.3717loggtip+5.515
同時，也可以寫出1個的協整方程，就是1ce對應的方程，證明殘差平穩即可。
loggdp=-4.402loggec-6.034loggsip+3.858loggtip+33.076
5樓：匿名使用者
t-1就是d開頭的變數，對應的係數填寫進去就可以了
用eviews做協整檢驗，如何得出協整方程？
6樓：超級大大餅乾
首先判斷協整檢驗的結果，根據跡檢驗（圖1-上個**）、最大特徵值檢驗（圖1-下個**），可以判斷得出存在2個協整方程，上面也輸出了結果：indicate 2 ces.主要可以根據統計量後面的p值進行判斷，p<0.
1，都是拒絕該原假設，就是同行最前面那個假設。
在巨集觀經濟計量分析中，granger(1987)所提出的協整方法已成為了分析非平穩經濟變數之間數量關係的最主要工具之一，且通過線性誤差修正模型(ecm)刻畫了經濟變數之間的線性調整機制，這就是所謂的線性協整方法。隨著經濟理論的發展，尤其是交易成本和政策反應的經濟分析中。
協整即存在共同的隨機性趨勢。協整檢驗的目的是決定一組非平穩序列的線性組合是否具有穩定的均衡關係，偽回歸的一種特殊情況即是兩個時間序列的趨勢成分相同，此時可能利用這種共同趨勢修正回歸使之可靠。正是由於協整傳遞出了一種長期均衡關係，若是能在看來具有單獨隨機性趨勢的幾個變數之間找到一種可靠聯絡。
在進行時間系列分析時，傳統上要求所用的時間系列必須是平穩的，即沒有隨機趨勢或確定趨勢，否則會產生「偽回歸」問題。但是，在現實經濟中的時間系列通常是非平穩的，我們可以對它進行差分把它變平穩，但這樣會讓我們失去總量的長期資訊，而這些資訊對分析問題來說又是必要的，所以用協整來解決此問題。
eviews6用jj協整檢驗，怎麼得出協整關係式。為什麼我
不同點 傷仲永 是寫乙個人從聰明到普通的過程，而 三朝名臣言行錄 是寫乙個人從愚笨到聰慧的過程 eviews中怎樣通過協整檢驗的結果得出協整方程？我知道其他項的係數 但是不知道怎麼得出常數項的係數 10 偽影 artifacts 是由於裝置或病人造成的。是指原本被掃瞄物體並不存在而在影象上卻出現的各...
如何在eviews中做adf檢驗
如何在eviews中做adf檢驗？怎樣確定模型中的滯後階數？如何用eviews做adf檢驗 adf檢驗在eviews中怎麼操作？看q統計量和相應的p值來判斷自相關和偏相關問題啊 eviews6怎麼進行adf檢驗 view unit root test之後，在test type中選擇augmented...
計量經濟學中Eviews因果檢驗結果看F值還是Prob？怎麼
看f去查表是最準確的做法。prob提供的是乙個簡便對照。表示假設成立的可能性。基本可以同 1 置信度 直接比大小來看。當然需要看具體假設是怎樣的 主要看p值。但是granger因果檢驗一般都是以變數相互不具有因果關係為原假設的，這樣的原假設下，p值小於0.05就說明具有因果關係。計量經濟學中evie...