版上各位大大 ，您們好 我想上來問幾個問題 1.複回歸模型當中　假設 Y=a+bx+cx+e 若在此一模型當中 c係數並不顯著 然而若在模型當中加入 Y=a+bx+cx+dx+e 則c d 都呈顯著 請問這樣要如何解釋呢? c d 顯相關性高達0.8 2.時序模型選取 我看了楊奕農和Enders 整理如下，請問這樣對嗎？ (1) 判斷是否定態序列 (2) 若是定態，則利用PACF判斷AR落後期(p) ACF判斷MA落後期(q) ?? 然後再用AR(p),MA(q),ARMA(p,q)找出最適模型是嗎? (3) 模型選擇上是否應該先看模型殘差Q檢定 應該不拒絕虛無假設 也就是Q-statistics P值應該不為顯著 對嗎?? 若有多個模型符合條件，則用AIC或SBC最小 作為選擇嗎? (4) 若最後選定ARMA(2,2)作為最適分析，要跟原先變數進行分析 　　但是原本ARMA(2,2)因為落後兩期，則資料會較原先變數少兩筆 　 所以這時是要把原先變數刪除最先兩筆嗎? 謝謝大家耐心看完 感恩 --

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