1樓：龍泉
可決係數和相關係數的聯絡和區別：
a. 相關係數是建立在相關分析基礎上的，研究的是隨機變數之間的關係；可決係數則是建立在迴歸分析基礎上，研究的是非隨機變數x對隨機變數y的解釋程度。
b. 在取值上，可決係數是樣本相關係數的平方。
c. 樣本相關係數是由隨機的x和y抽樣計算得到，因而相關關係是否顯著，還需進行檢驗。
計量經濟學，修正的可決係數，求解釋
2樓：
龐皓教材中k是包括截距項的，李子奈的不包括所以是n-(k+1)
3樓：匿名使用者
一般用到的是後者吧。前者貌似是沒有截距項的，截距包含在x向量裡了，不過我也不確定。我們學的是後者。
計量經濟學中的相關係數與模型參數列示的意義一樣嗎
4樓：鋁合金電纜工廠
一般eviews會給你係數的f值和概率值，然後你可以取不同的可信水平下進行檢查是否通過檢查，一般用1，5，10作為檢驗水平
關於計量經濟學中的修正的可決係數 10
5樓：不愛吃小貓的魚
你看 很多公式裡面 分母有個n-k-1，如果k增加了 分母增加 導致 t f 等變小。並且df=n-k-1，所以df變小
計量經濟學中 線性迴歸的無偏性 和 多元相關係數 是什麼意思 80
6樓：不愛吃小貓的魚
線性迴歸的無偏性: 英文中簡稱blue, best linear unbiased estimate.
（1）線性，即這個估計量是隨機變數。
（2）無偏性，即這個估計量的均值或者期望值e（a）等於真實值a。
（3）具有有效估計值，即這個估計量在所有這樣的線性無偏估計量一類中有最小方差。
ps: 其中(2)稍微給你解釋下, 就是, 如果有y= a0+a1*x1+u , 那麼unbiased代表e(a0)=a0, e(a1)=a1
多元相關係數: 其實你應該找的是"相關係數", 英文correlation coefficient.
相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關係及其相關方向，但無法確切地表明兩個變數之間相關的程度。
著名統計學家卡爾·皮爾遜設計了統計指標——相關係數。相關係數是用以反映變數之間相關關係密切程度的統計指標。相關係數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關係數。
依據相關現象之間的不同特徵，其統計指標的名稱有所不同。如將反映兩變數間線性相關關係的統計指標稱為相關係數（相關係數的平方稱為判定係數）；將反映兩變數間曲線相關關係的統計指標稱為非線性相關係數、非線性判定係數；將反映多元線性相關關係的統計指標稱為復相關係數、復判定係數等
計量經濟學中 如果eviews 迴歸的結果中把可決係數和調整的後的可絕係數都去掉，f統計量也去掉，怎麼計算？
7樓：匿名使用者
（1）樣本中觀察值個數n
（2）s.d.dependent var（被解釋變數標準差）的值，記為s
（3）sum squared resid（殘差項平方和）的值，記為r則：可決係數=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)]其他t統計量，，迴歸標準差調整的可決係數可調整的後的可絕係數=1-(1-r^2)（n-1）/(n-k)f統計量=(n-k)r^2/[(1-r^2)(k-1)]r^2就是可決係數
8樓：csu美女
你是說怎麼計算可決係數r、調整的可決係數和f 統計量？
這個任何一本計量經濟學的第二章或者第三章都會講到。公式不好打額。
計量經濟學
9樓：匿名使用者
1、隨機誤差項 ui = yi-e（y/xi）.當把總體迴歸函式表示成 yi=yi尖+ei 時，其中的ei 就是殘差。它是用 yi尖 估計yi 時帶來的誤差 ，是對隨機誤差項 ui的估計。
(所有的i都是下標yi尖是yi的估計值)
2、可決係數是對模型擬合優度的綜合度量，其值越大，說明在y的總變差中由模型作出瞭解釋的部分佔得比重越大，模型的擬合優度越高，模型總體線性關係的顯著性越強。反之亦然。斜率係數的t檢驗是對迴歸方程中的解釋變數的顯著性的檢驗。
在簡單線性迴歸中，由於解釋變數只有一個，當t檢驗顯示解釋變數的影響顯著時，必然會有該回歸模型的可決係數大，擬合優度高。
3、這種說法是錯誤的。真實值落入這個區間這是一種事實，不能用概率表示，也就是落入了就是1，沒有落入就是0.而概率為1-α的意義為事件的條件。
（計量經濟學是我的專業課程，所以有95%的把握答案正確，最後一題的道理和我這句話的道理是一樣的~~~呵呵）
統計學和計量經濟學有什麼區別
10樓：匿名使用者
統計學是通過搜尋、整理、分析資料等手段，以達到推斷所測物件
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