1樓：匿名使用者
這個不是eviews直接輸出的結果
主要就是比較r2
2樓：匿名使用者
f統計量肯定大於標準值，adj-r2資料接近1，通過檢驗
eviews迴歸分析結果怎麼看
3樓：
1、迴歸分析是**中最常用的研究假設檢驗技術，想知道自變項x對依變項y的解釋力或**力時，最常用的是線性迴歸spss: analyze- regression- linear。
2、彈出對話方塊，輸入想要驗證的自變項和依變項，如圖。
3、如圖，sig. p<.05,有顯著性， 表示自變項x對依變項y的解釋力或**力正相關。
4、r square 自變數能夠解釋依變數的變異量，此處.763表示共同解釋76.3%的變異量，**報告中要報告調整後的r平方，即adjusted r square。
4樓：徐臨祥
eviews迴歸分析結果看法如下：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；2.f的p值，小於0.05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，結合所述，可以一個個對照分析。
5樓：隔夜的狂歡
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，結合我說的，你一個個去對照吧
怎麼從eviews迴歸分析結果中看出有沒有顯著影響 10
6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。
7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。
圖來自於eviews中的ols迴歸結果,請問應該怎樣分析
8樓：匿名使用者
r2=0.81，擬合優度不低，說明解釋變數可以對被解釋變數解釋
係數的p值，進出口顯著，但是常數項不顯著
dw值顯示，你這個可能存在一階自相關
9樓：匿名使用者
主要看係數值、f、p、dw值
我經常幫別人做這類的資料統計分析
如何看懂這張eviews迴歸分析的圖
10樓：匿名使用者
t值的絕對值分別為7.52和4.11，都比較大（一般給定顯著性水平，t的臨界值在2左右），表明它們是統計顯著的；當然，由於ser01的t值小於0，表明其對被解釋變數ser02的影響顯著為負。
p值都很小，從另一個角度說明截距與解釋變數都統計顯著。
r^2為0.4042，表明被解釋變數（ser02）的波動，有40%左右可以歸結為解釋變數（ser01）的波動所引致。
求統計學eviews大神，ols迴歸分析後，foi下面括號內的數值表示什麼？ 250
11樓：匿名使用者
我沒有用過你這個軟體，但我有種感覺括號裡的是p值，因為都小於1.
12樓：中國人看好中國
引數估計值的t檢驗值,用來判斷引數估計值是否顯著
13樓：
一般是標準誤，也有人寫t值
用eviews做多元對數迴歸分析，如何輸入命令？
14樓：奮鬥為了愛情
有兩種方法bai，第一種：在命令窗du口中輸入
zhi genr lny=log(y) 然後回車，生成daoy的對數序列，lny只是新內的序列名稱，按照格式生成其他容對數序列再回歸；第二種，直接在選單欄中選擇quick然後選擇estimate equation,輸入log(y) c log(x1) log(x2) log(x3)，注意中間有空格，對數函式要加括號，不區分大小寫，c為常數。
15樓：匿名使用者
你在eviews主視窗的選單
copy欄中選擇quick然後選擇estimate equation,裡面選用線性迴歸模型ols估計，然後再裡面輸入你要的模型就可以了，比如你的輸入：logy logx1 logx2 logx3,即可。變數之間要有空格。
希望能幫助到你
怎麼分析eviews 中f檢驗和t檢驗的結果
16樓：匿名使用者
多元迴歸分析會給出f檢驗和t檢驗結果的。
其中f檢驗是針對整個模型的，如果檢驗顯著那麼說明自變數對因變數能夠較好地解釋；而t檢驗是針對單個變數的，如果顯著說明單個自變數對因變數有較大影響否則就需要將其踢出模型之外。
自由度n一般是指樣本總數,k是指自變數的個數。
17樓：匿名使用者
首先分析模型整體擬合程度，主要指標為r-squared和adjusted r-squared（二者差別主要在於後者加上了自由度，使結果更準確），通過觀察我們可知整體擬合良好。f檢驗是針對整個模型所做的檢驗，說明模型整體顯著，但是並不代表各引數顯著。
然後分析各個自變數對因變數的影響的顯著水平，自變數對因變數的影響顯著與否主要看p(prob)值，一般而言p<0.05即可，當然有的研究p<0.1也是可以接受的。
x1的p值為0.0001，x3的p值為0.0431，說明這兩個變數對因變數影響顯著。
其他不顯著。
18樓：匿名使用者
看sig與0.05（通常是這個）的大小
大於0.05，就是在5%的水平上不顯著
不顯著模型就沒意義了，影響自然是很大的
19樓：怕瓦落地
在eviews裡面，一般adjusted r-squared通過了（高於0.8），f檢驗值也就差不多通過了。另外，t值不用查表，看prob就可以，只要prob低於0.
1或0.05，一般都算通過。
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