eviews结果图解释中文
答：1、回归分析是论文中最常用的研究假设检验技术，想知道自变项X对依变项Y的解释力或预测力时，最常用的是线性回归SPSS: Analyze- Regression- Linear。2、弹出对话框，输入想要验证的自变项和依变项，如图。3、如图，Sig. P<.05,有显著性， 表示自变项X对依变项Y的解释力或预测力正相关。4、R...
答：H0 没有序列自相关H1 存在序列自相关要想判断其实很简单直接看Q检验的P值就可以。p值是指拒绝原假设错误的概率。举个例子：第一行 Q-Stat 7.4861 Prob 0.006也就是说，拒绝原假设错误的概率很小（0.6%）所以，我们要拒绝原假设。存在序列自相关。那个带星星的图是测数据平稳性的时候看的~大多...
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<0.05的 变量才能留下 R-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 Adjusted R-squared 剔除变量个...
答：1、首先在打开的软件页面中，通过之前单样本T检验的数据运算，得到如下图所示的数据表格。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...
答：一般给定显著性水平，t的临界值在2左右），表明它们是统计显著的；当然，由于ser01的t值小于0，表明其对被解释变量ser02的影响显著为负。p值都很小，从另一个角度说明截距与解释变量都统计显著。r^2为0.4042，表明被解释变量（ser02）的波动，有40%左右可以归结为解释变量（ser01）的波动所引致。
答：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，如果该概率值低于0。05则说明系数值在统计上是显著的。R方表示回归的拟合成都。取值范围在0-1之间，越接近1则拟合程度越好；调整的R方：随着解释变量的增加，R方只会增加不会减少。为了对增加的解释变量进行惩罚，要对R方调整 D...
答：这是我见过最差的回归方程了 联合检验F对应的P值不显著，Prob(F-statistic)=0.482244 J系数的T检验的P值不显著，P值为0.4822 可决系数为0.010793 存在自相关，Durbin-Watson stat=0.650646 这个模型就没有做的必要
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...
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：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，结合我说的，你一个个去对照吧
网友评论：
舌帖13791515560：
序列相关性 eviews 图表求解释 -
33136胥性
： eviews的最大滞后阶数为37阶.在平常分析中已经足够.从你给的相关图可以看出有很强的自相关性,PAC1阶结尾,可以考虑其无移动平均成分,AR(1)等模型试试.差分就是求序列与其滞后期之间的值比如x(t)一阶差分就是求d=x(t)-x(t-1).二阶差分以此类推.
舌帖13791515560：
计量经济学 用Eviews软件进行回归分析输出结果的意思? -
33136胥性
： 1、R-squared与Adjusted R-squared是方程拟合程度的度量,达到0.7已经可以了; 2、Akaike info criterion和Schwarz criterion等位信息量值,用来比较不同的模型,一般值越小越好; 3、Durbin-Watson stat是检验残差自相关的DW经验,一般值在2附件比较理想,你可以再查询具体的DW检验表,得到精确的检验结果; 4、F-statistic和Prob(F-statistic)用来判断你方程的整体显著性,由于是一元回归,和前面X系数的显著性检验是等价的,在10%的显著性水平下,可以认为你的方程是整体显著的.
舌帖13791515560：
请问Eviews做出最小二乘法的结果,这个图怎么看呢,主要的每项是什么意思呢?请赐教(*^ -- ^*) -
33136胥性
： coefficient是系数,ser02-10是这些变量(有些变量比如01没有意义,舍去了),C是常数项
舌帖13791515560：
计量经济学 eviews结果输出表像这个结果输出表,求大神解释 每一项的中文 和含义 还有各自的求法,之间的计算关系.1.怎么写回归模型2,解释参数意... -
33136胥性
：[答案] 1,R-平方和调整后的R平方是衡量该方程的程度,可以达到0.7; 位信息的措施,赤池信息准则施瓦茨公司的标准来比较不同... 德宾 - 沃森统计试验的残差自相关DW经验,一般为2附件理想,可以查询具体的DW检验表,得到准确的测试结果; 4,F-统...
舌帖13791515560：
eviews估计结果怎么分析 -
33136胥性
： 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.
舌帖13791515560：
求一个面板数据eviews分析结果的解释 -
33136胥性
： R-squared 0.90319 说明模型拟合得很好.F-statistic 80.7486,说明模型总体上是显著的. 应该说效果不错. 希望帮上您,统计人刘得意
舌帖13791515560：
Eviews自相关性检验图到底应该怎么看,请具体说明下,到底应该怎么看,看Q - Stat 、Prob还是其他的 -
33136胥性
： 直接看结果的DW值判断是否存在一阶自相关,你发的这个图是判断时间序列的稳定性的,从图上来看是一组稳定的时间序列.
舌帖13791515560：
谁能帮我看下eviews的检验结果,把每个值的合理取值范围和意义说下,谢谢!
33136胥性
： 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,如果该概率值低于0.05则说明系数值在统计上是显著的. R方表示回归的拟合成都.取值范围在0-1之间,越接近1则拟合程度越好; 调整的R方:随着解释变量的增加,R方只会增加不会减少.为了对增加的解释变量进行惩罚,要对R方调整 D-W:衡量回归误差是不是序列相关,该统计量如果严重偏离2,则说明存在序列相关 F统计量用于衡量回归方程整体显著性的假设检验
舌帖13791515560：
eviews自相关检验结果图分析,这组数据存在自相关吗? -
33136胥性
： 从你给的自相关图看,被检验的序列没有自行关,你看它的自相关函数的Q的prob都比较大,说明自相关是不显著的.level因该是说你需要计算的阶数,差分则是指对原序列做差分后,对差分序列再做检验
舌帖13791515560：
eviews回归分析输出结果指标解释 -
33136胥性
： 面板数据分析之前要hausman来确定的
