用Eviews6如何对原序列取对数分析

data步中定义时间序列变量x；调用函数log()转化为新变量x1；调用差分函数dif()转化为新变量x2；对x2分析；如：datadataset;inputx;time=_n_;x1=log(x);

粘帖你的序列到www.ncbi.nlm.nih.gov/blast选择你Blast的基因组物种点击即可发给我吧,我给你做

怎么写的都不清楚大致上说就是为了转录的方便和识别的精确,因此有许多的特征.首先,在转录的上游有GC框,CAAT框,TATA框.在转录区,按三联密码子编码,不同的三联密码子对应20种不同的氨基酸残基.三

1.用差分前的序列数据（x,y）;2.最小二乘：quick——estimateequation中输入：ycx运行即可3.结果分析：把回归的残差序列命名为e命令窗口：seriese=resid对生成的序

white检验确定确实存在异方差后,使用加权最小二乘法解决.权重,可以是自变量某一个,也可以是额外指定权重变量,也可是自变量的函数.再问：即是说，如果我有2个解释变量，就只对其中的一个（X1）加权就行

按照碱基互补配对原则,A-UC-GG-CT-A左侧是DNA,右侧是RNA.然后依次写出RNA上的碱基即可.若是计算百分含量,则对一特定碱基,其占DNA双链的比例与对应（与之配对）的RNA所占的比例相等

有数据和参考论文吗再问：有！这个作业我已经做完了！积分还是给你，希望下次可以得到你的帮助！

首先说一个知识点,就是用数组操作二叉树(把堆看成二叉树容易理解)一个数组a[n],a[0]不考虑舍弃,a[1]为根节点那么,a[i]的两个孩子节点就是a[2i]和a[2i+1](不理解的话自己做下实验

一是模型有所欠缺如滞后变量不够建议增加滞后变量再删减在拟合二是,数据变动异常值较多或区间过长增大误差三是,使用静态预测而非动态预测

简要的说,pet系统的T7启动子最著名,以pet系列来说,找到启动子之后,再找rbs区域,这个是核糖体结合区,找到了之后,从离rbs最近的一个Met开始翻译,3个碱基为一个读码框,遇到UAA,UGA,

简单点说-35(RNA聚合酶结合位点)．-10(RNA荣合酶起始位点)启动子序列和终止子；复杂点,我给你提供一段内容（留意参考资料,那里有不少答案哈）包括启动、延伸和终止.启动RNA聚合酶正确识别DN

试试primer软件.

本人帮你做m序列的产生吧1 选5个移位寄存器 其实我也不知道这名字正不正确,反正就是Z分之1那个 按顺序排列好,其中第二个初始条件（initial condit

序列分析中,常常还有会序列相关的问题,这样直接进行参数估计,估计量是无效的,取对数可以有效的改善自相关的问题,有时候用来降幂,把非线性的变换为线性、还有就是做宏观经济分析,参数过大,取对数,把值变小,

这个东西其实百度上有,这里我把它拷贝过来你看看吧.主要的是第二个初始条件的设置.原文如下：1 选5个移位寄存器 其实我也不知道这名字正不正确,反正就是Z分之1那个 按顺序

没有办法.时间序列要求较大样本的.当然,如果要求不是太高,比如不做协整检验,只用普通的回归,可以做一下.但总的来说,样本太小,影响结论的可靠性.统计人刘得意

clear;clc;x=0:1000;y=80*sin((x-160)/70)+120+2*sin(x/2)+2*sin(x/2.1)+2*sin(x)+2*sin(0.9*x);plot(x,y);

当然不相等了,你这是个一元线性回归的,是一个直线拟合啊,eviews通常默认用的是最小二乘法,你写的那个方程表达式叫回归方程,每个x带入方程得到的y是个估计值,与真实值有偏差的啊,最小二乘法的思想就是

就是一种鉴定遗传物质是不是同源的吧

做单位根检验（主要方法是ADF）通过采用差分、滞后等形式就可以发现平稳的时间序列了不然可能出现数据伪回归现象