如何用EVIEWS计算残差的标准差和方差 如何在Eviews中算残差的滞后一期

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\u6211\u66ff\u522b\u4eba\u505a\u8fd9\u7c7b\u7684\u6570\u636e\u7edf\u8ba1\u5206\u6790\u86ee\u591a\u7684

\u5c06\u6b8b\u5dee\u6ede\u540e\u4e00\u8d77\u547d\u540d\u4e3arr1\uff0c\u5219\u8f93\u5165\u547d\u4ee4\uff1agenr rr1=resid(-1)

双击打开变量resid,点击view-descriptive statistics&tests-stats table给出一个表格,显示残差的均值,众数,最大值,最小值,标准差;std.dev即标准差,方差是标准差的平方。

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。标准差是衡量回归系数值的稳。

残差计算注意:

在回归分析中,测定值与按回归方程预测的值之差,以δ表示。残差δ遵从正态分布N(0,σ2)。(δ-残差的均值)/残差的标准差,称为标准化残差,以δ*表示。

δ*遵从标准正态分布N(0,1)。实验点的标准化残差落在(-2,2)区间以外的概率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2,2)区间以外,可在95%置信度将其判为异常实验点,不参与回归直线拟合。

显然,有多少对数据,就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息,分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。



双击打开变量resid,点击view-descriptive statistics&tests-stats table给出一个表格,显示残差的均值,众数,最大值,最小值,标准差;std.dev即标准差,方差是标准差的平方。

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。标准差是衡量回归系数值的稳。

标准差可以当作不确定性的一种测量。

例如在物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较),则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解,因为如果测量值都落在一定数值范围之外,可以合理推论预测值是否正确。

以上内容参考:百度百科-标准差



双击打开变量resid,点击VIEW-Descriptive Statistics&Tests-Stats Table

然后给出一个表格,显示残差的均值,众数,最大值,最小值,标准差
Std.Dev即标准差,方差是标准差的平方

描述性统计里面做

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