誰能幫我分析一下這個eviews迴歸結果?具體到p值,f值,r,t等等,這些正負和大小表示什麼,我不是很懂

時間 2021-05-07 20:01:56

1樓:匿名使用者

這是一個很爛的模型

做了等於白做

2樓:匿名使用者

t值你應該能看到吧?

正負就是相關的方向

怎麼從eviews迴歸分析結果中看出有沒有顯著影響 10

3樓:空嵐沫

模型中解釋變數的估計值為-0.466102,標準差是0.069349,標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的,越小越穩定,解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的,若值大於臨界值則可靠。

估計值的顯著性概率值(prob)都小於5%水平,說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度,越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加,對增加的變數進行的「懲罰」。

d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關,如果嚴重偏離2,則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗,越大越顯著。

4樓:九月

1、引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob,若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過,再看r方,越接近1,擬合優度越高;f的p值,小於0.05的話模型才顯著,dw用來檢驗殘差序列的相關性的,在2的附近,說明殘差序列不相關。

2、標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的,越小越穩定,解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的,若值大於臨界值則可靠。

估計值的顯著性概率值(prob)都小於5%水平,說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度,越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加,對增加的變數進行的「懲罰」。

d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關,如果嚴重偏離2,則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗,越大越顯著。

擴充套件資料:

主要功能

引入了流行的物件概念,操作靈活簡便,可採用多種操作方式進行各種計量分析和統計分析,資料管理簡單方便。其主要功能有:

1、採用統一的方式管理資料,通過物件、檢視和過程實現對資料的各種操作;

2、輸入、擴充套件和修改時間序列資料或截面資料,依據已有序列按任意複雜的公式生成新的序列;

3、計算描述統計量:相關係數、協方差、自相關係數、互相關係數和直方圖;

4、進行t 檢驗、方差分析、協整檢驗、granger 因果檢驗;

5、執行普通最小二乘法、帶有自迴歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、arch 模型估計法等;

6、對二擇一決策模型進行probit、logit 和gompit 估計;

7、對聯立方程進行線性和非線性的估計;

8、估計和分析向量自迴歸系統;

9、多項式分佈滯後模型的估計;

10、迴歸方程的**;

11、模型的求解和模擬;

12、資料庫管理;

13、與外部軟體進行資料交換。

eviews輸出結果如何判斷顯著性

5樓:百度使用者

都不需要查表

標準差不用理會

t統計量是檢驗係數顯著性的,一般要大於2;

p值是t統計量對應的概率值,所以t和p兩者是等效的,看p就夠了。p值要求小於給定的顯著性水平,一般是0.05、0.01等,p越接近於0越好;

r方衡量方程擬合優度,r方越大越好,一般地,大於0.8說明方程對樣本點的擬合效果很好,0.5~0.

8之間也可以接受。時間序列的話,r方很容易達到很大,如果是截面資料,r方的要求沒那麼嚴格。但要注意的是r方統計量不是檢驗的統計量,只衡量顯著性;

f是檢驗方程顯著性的統計量,是平均的迴歸平方和與平均剩餘平方和之比,越大越好!

6樓:匿名使用者

補充一下,對於迴歸模型的顯著性檢驗,根據可決係數r-square或者f統計量,這兩個存在著等價的關係,不一定需要r-square非常大,只需要看f統計量的p值就可以了。有時f統計量p值非常小,但是是r-square也不大,比如只有0.2-0.

3,這樣也沒有關係。對於aic和sic準則,這個需要逐步迴歸來看,或者手動刪除新增變數,這兩個越**明變數越合理,模型越好。對於逐步迴歸在eviews6.

0中有,5.0版本中沒有。祝好運

eviews軟體檢驗結果中的p值各是什麼意思

7樓:沈偉棟

p值指拒絕原假設

所需要的最低置信水平。

舉例:假如p=0.1,那麼表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒絕原假設,如果置信水平高於0.1,比如0.05,則只能接受原假設。

p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數,也可以根據不同的分佈使用分佈的拒絕域進行比較。由r·a·fisher首先提出。

p值就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小,說明原假設情況的發生的概率很小,而如果出現了,根據小概率原理,我們就有理由拒絕原假設,p值越小,我們拒絕原假設的理由越充分。

總之,p值越小,表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。

擴充套件資料

假定某一引數的取值。選擇一個檢驗統計量(例如z 統計量或z 統計量) ,該統計量的分佈在假定的引數取值為真時應該是完全已知的。

從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算概率p值或者說觀測的顯著水平,即在假設為真時的前提下,檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。

如果p<0.01,說明是較強的判定結果,拒絕假定的引數取值。

如果0.01如果p值》0.05,說明結果更傾向於接受假定的引數取值。

8樓:匿名使用者

無論是什麼假設檢驗,p值的含義都可以這樣理解:它是指拒絕原假設所需要的最低置信水平。比如p=0.

1,那麼表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒絕原假設,如果置信水平高於0.1,比如0.

05,則只能接受原假設。

eviews迴歸分析 p值很大

9樓:匿名使用者

p值就只有一個,沒有所謂變化很大的問題

請準確描述問題

如何根據eviews迴歸結果判斷顯著性?謝謝!只是根據p值來判斷可以嗎?

10樓:匿名使用者

求助,在eviews輸出結果中,有標準差,t統計量,p值,r方,調整後r方,f都不需要查表 標準差不用理會 t統計量是檢驗係數顯著性的,一般要大於2;

誰能幫我分析一下,誰能幫我分析一下

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誰能幫我分析一下這個問題高分謝謝

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