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eviews结果图解释
怎么从
eviews
回归分析
结果
中看出有没有显著影响
答:
T检验:x1,x2的prob(最后一列),小于0.05就是5%显著,小于0.1,就是10%显著咯。根据你的截图,x1,x2的系数都通过了5%的显著性检验,拒绝原假设,即x1,x2显著异于0,对y有影响。F检验:检验模型显著性,最底下一排的那个prob,小于0.05就是5%显著,模型通过检验。
eviews
的ADF检验得到了下表 帮忙
解释
下啊 我的数据平整吗?
答:
ADF - Fisher Chi-square 13.6978 0.1872 5 31 PP - Fisher Chi-square 11.3955 0.3275 5 35 看这一段,ADF值是13.69,P值是0.1872,表明无法拒绝原假设,即存在单位根,序列不平稳。PP检验的
结果
也是如此。
计量经济学中利用
Eviews
得到的回归
结果
的数字是什么意思?
答:
选择 ABS(T统计量)>2的 P<0.05的 变量才能留下\x0d\x0aR-squared 判决系数 表示变量可以
解释
被解释变量多少的因素 都是小于1的 越大越好\x0d\x0aAdjusted R-squared 剔除变量个数的解释变量对被解释变量的贡献\x0d\x0aS.
E
. of regression 回归的标准差\x0d\x0aSum...
eviews
偏相关系数检验的图怎么看
答:
1、打开
Eviews
,点击FILE-New-Workfile弹出一个对话框workfilecreate在workfilestructure的下拉菜单选择数据类型面板数据、时间序列还是均衡的小组。然后在右侧选择序列波动范围。2、在上面菜单栏quick里点击emptygroup,把现有的数据copy到里面,在上面输入序列的名称,(点OBS把上面的修改为你要的列的名称,...
eviews
拉格朗日乘数检验
结果
怎么看
答:
根据P值,应接受原假设,不存在自相关。选择View/ResidualTests/SerialcorrelationLMTest,一般地对高阶序列相关的情况执行。(拉格朗日乘数检验)。在滞后定义对话框,输入要检验序列的最高阶数,点击OK,输出
结果
。假定某一参数的取值。选择一个检验统计量。
eviews中
的检验值 假定某一参数的取值。选择一个...
计量经济学题目 给出
Eviews
输出
结果
:如图(补充)
答:
y=33.40455+0.076243X(2)+0.127906X(3)+0.210163X(4)(F检验)H0:β0=β2=β3=β4=0 H1:β0,β2,β3,β4不同时为零。p值=0.000000<0.05,所以拒绝原假设,则回归模型整体显著。(T检验)H0:β2=0 H1:β2≠0 p值=0.0001<0.05,所以拒绝原假设,β2统计显著,即...
EViews
回归
结果
。看出来
解释
变量被解释变量 很基础的东西。可是看表看...
答:
Dependent Variable 被
解释
变量,也叫因变量。Method 最小二乘 sample 样本量 Variable coefficient Std. Error t-statistic Prob.解释变量 系数 标准误 t统计量 p值 问题答案:Variable下面那个是解释变量log(TIME),太模糊看不清。Dependent Variable后面那个是被解释变量log(DISTANCE)。回归...
帮我分析下
eviews
的回归
结果
,麻烦结合我给的例子,用简单易懂的话帮我...
答:
如果只是判断显著性,不探求不显著原因的话,其实非常简单。第一步看两个系数,可决系数和调整可决系数即R-squared 和Adjusted R-squared 按照你需要的显著性水平参数 α。这两个数据要大于(1-α) 一般来说至少大于0.85. 最好是0.9以上。两个系数都是。然后看F统计量。 根据F统计量得理论值...
eviews结果
就
解释
答:
这个
结果
就可以了。对于t检验只要看P统计量就可以了,一般把临界值设为0.05(也可以设为0.1或者0.01),p<0.05就接受备择假设,即通过t检验,如果p>0.05就没通过。对于F统计量,一般书上的例子都是0.8以上,但是实际上能够达到0.5就很不错了,所以这个模型的F、t检验全部通过了。
eviews
...
Eviews
最小二乘法得到的
结果
,每个数据是什么意思?
答:
内容很多,抓关键点就行了。一看判定系数R方,为0.72,拟合优度尚可。具体地说,在因变量的总变化中,有72.3%是由自变量P引起的,而27.7%是由其它因素引起的。模型拟合效果还不错。多大范围之内呢?时序序列,0.8以上算好,0.6-0.8算不错。再小就有问题了。截面数据,则0.3-0.4就算不错...
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