eviews回归分析结果怎么看
答：看来学这个不少啊，表上面的不用解释了吧，因变量、最小二乘法、样本数和观测值。C代表常数项，下面两个是自变量。后面一栏是系数，然后是标准误和T统计量，从最后一栏的P值可以看出各自变量都对因变量有显著影响。下面R²是模型拟合度指标，接近100/100，再看下面的调整后的R²依然如此...
答：估计值的标准差是衡量回归系数的稳定性和可靠性的，如果较小说明系数的稳定性较好；估计值的T值是检验系数是否为零，可查表得到相应的临界值，如果T值大于临界值则系数在对应的显著水平（1%。5%。10%）上是可靠的；估计值显著性概率值表示在t分布下，t统计量的概率值。在5%显著水平下，如果该概率值...
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。
答：Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 变量 系数 标准差 T统计量 P值 一般在5%显著水平下，选择 ABS(T统计量)>2的P。多元线性回归可表示为Y=a+b1*X +b2*X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。eView...
答：eviews戈里瑟检验看结果方法：1、打开分析打开比较均值。2、打开对话框，然后把选入和要比较的数值录入。3、输出结果，就可以查看了。戈里瑟检由戈里瑟和帕克于1969年提出，其基本原理都是通过建立残差序列对解释变量的(辅助)回归模型，判断随机误差项的方差与解释变量之间是否存在着较强的相关关系，进而判断...
答：最后，解读结果。根据参数估计值和模型检验结果，我们可以得出关于自变量和因变量之间关系的结论。例如，在房价模型中，如果Area的系数显著为正，我们可以解释为房屋面积对房价有正向影响。在整个过程中，EViews提供了丰富的功能和工具，如数据预处理、图形绘制、模型诊断和结果输出等，使得多元线性回归分析变得...
答：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。回归表看eviews 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...
答：2、这时候表格分为两部分，一个是单个样本统计量，一个是单个样本检验。3、单个样本统计量，这个比较简单，也很容易看懂，包括样本个数（N）、均值和标准差。4、在单个样本检验的表格中，可以找到检验值，也就是说用样本的均值去和检验值作比较。看的样本是否符合统计学意义。5、最后在表格下方有一个...
答：1、首先对变系数模型进行回归，（注意不要加权）确定后结处有果残差平方和，命为S1，对变截距模型进行回归，同样，得S2。2、其次对不变系数模型进行回归，得S3，然后计算f2=(S3-S1)*(NT-N（k+1）)/[S1*(N-1)(k+1)]。3、最后通过F1=(S2-S1)*(NT-N（k+1）)/[S1*(N-1)k]可获得...
答：有关统计学中的定义全是术语，其实根本用不着这么复杂。我就跟你简单说说怎么看回归结果吧！首先，t值和p值反应了对应回归系数的显著水平，这两个指标是一一对应的，t值越大p值越小，一般来说你只用看p值就可以了。例如t=1.96时，p=0.05，这说明你的这个系数在5%的水平上是显著的，也就是说...
网友评论：
米凯18821873401：
我这个eviews的回归结果如何分析? -
20707桓娣
：[答案] 看来学这个不少啊,表上面的不用解释了吧,因变量、最小二乘法、样本数和观测值. C代表常数项,下面两个是自变量.后面一栏是系数,然后是标准误和T统计量,从最后一栏的P值可以看出各自变量都对因变量有显著影响. 下面R²是模型拟合度指...
米凯18821873401：
用Eviews做了一个logit回归分析,这个结果怎么看呢 -
20707桓娣
： logit模型是不用管拟合优度的,跟一般回归方程不一样,二元离散的因变量方程很难有很好的拟合优度;主要看LR检验,这是看方程显不显著的,P=0说明方程显著渐进Z检验,这是看系数显不显著,P小于0.05的说明系数可以用
米凯18821873401：
eviews回归结果应该怎样详细分析啊y=760.0819+0.316395x+Ut R^2=0.95T:(10.44) (12.41329) DW=1.233F统计量约为154(Y表示租金,X表示房价)求大神搭... -
20707桓娣
：[答案] 变量是显著的 房价对rent有影响的 我替别人做这类的数据分析蛮多的
米凯18821873401：
eviews估计结果怎么分析 -
20707桓娣
： F值,是模型总体显著性检验的指标,它越大,模型越好.本例中,它下面对应的P值小于0.01,通过了0.01水平的显著性检验,说明模型总体显著. 至于其它,主要的是回归系数的P值,CITYINCOME回归系数对应的P值为0.009,小于0.01,拒绝原假设,说明该回归系数与零的差异显著,即,这个自变量对因变量有显著的影响. CITYCONS(-1)的系数的P值为0.45,大于0.01,也大于0.05,没有通过检验,说明这个自变量对因变量的影响在统计学意义上不显著. 另一个较重要的是R方,为0.99,接近1,表明拟合优度相当好.
米凯18821873401：
EViews回归结果计算,R - squared和sum都怎么求 -
20707桓娣
：[答案] quick ,estimate equation,输入回归方程,回车,得到的回归估计结果中就有R-squared quick,group statistics,descriptive statistics,common sample,输入变量名,回车,得到的结果中有sum
米凯18821873401：
计量经济学根据eviews回归结果,表格里的数据怎么算出来 -
20707桓娣
： 计算如下. 1:Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56.43329/31.45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155.6083/0.269042=578.379212167617Income 的 ...
米凯18821873401：
怎样评价eviews多元回归结果 -
20707桓娣
： 建立workfile.打开软件,file---new---workfile建立. 填写相关起始日期和命名.点击“OK”,workfile建立. 主窗口写入“DATA Y X1 X2”回车. 出现数据录入表格.点击edit按钮可锁定或更改数据. 在主窗口点击“quick”---“estimate equation”,在出现的窗口中选择LS(最小二乘估计), 在estimate equation窗口输入'Y C X1 X2',点击确定,得出分析结果.
米凯18821873401：
eviews回归结果分析,这个结果怎么分析,没有一个是显著的还可以分析吗 -
20707桓娣
： 没分析的必要的,因为F统计量的伴随概率P已经是0.36了,整体不显著!
米凯18821873401：
如何用eviews做回归分析 -
20707桓娣
： 用eviews做回归分析的过程如下: 首先下载eviews安装包,不用解压,首先点击一个reg文件,即成功注册; 然后点击一个exe执行文件,即可以打开软件; 然后,开始进行数据分析,首先建立一个时间序列文件,输入开始与截止时间; 第二步,输入命令建立序列,data y c x,中间需要有间隔,按enter返回; 第三步,导入数据; 第四步,输入命令ls y x,得出结果; 对数据进行分析,观察因变量与自变量的关系. 回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法.
米凯18821873401：
EViews的多元线性回归结果,怎么解释 -
20707桓娣
： 看p值是不是小于0.05,同时看f值和R2
