怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响

Question

如题所述

Answer 1

1、参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。
2、标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。
估计值的显著性概率值（prob)都小于5%水平，说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度，越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加，对增加的变量进行的“惩罚”。
D-W值是衡量回归残差是否序列自相关，如果严重偏离2，则认为存在序列相关问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验，越大越显著。

扩展资料：

主要功能
引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。其主要功能有：
1、采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；
2、输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；
3、计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；
4、进行T检验、方差分析、协整检验、Granger因果检验；
5、执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH模型估计法等；
6、对二择一决策模型进行Probit、logit和Gompit估计；
7、对联立方程进行线性和非线性的估计；
8、估计和分析向量自回归系统；
9、多项式分布滞后模型的估计；
10、回归方程的预测；
11、模型的求解和模拟；
12、数据库管理；
13、与外部软件进行数据交换。
参考资料来源：百度百科-eviews