1樓：子非魚簫
一個迴歸完去檢驗另一個，他說的是單個引數檢驗，不是總體函式顯著性檢驗，單個是用 t 分佈檢驗就可以了，要檢驗的那個引數的初始假設為0，然後用計算t值，總體顯著性檢驗要用到f分佈的！忘採納，純手打，不懂的可以繼續發問！
2樓：匿名使用者
一個一個做就是了啊
不知道你問的是什麼意思
我替別人做這類的資料分析蠻多的
eviews輸出結果如何判斷顯著性
3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！
4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
用eviews怎麼對一組資料的顯著性進行檢驗 15
5樓：匿名使用者
什麼叫做縣城的功能？
我替別人做這類的資料統計分析蠻多的
6樓：青鳥
eveiws還是老老實實做迴歸分析吧，這個可以用excel，找一下那個ttest函式，查查用法就好
怎麼分析eviews 中f檢驗和t檢驗的結果
7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。
8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。
9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
10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。
eviews adf檢驗中怎麼判斷p值是顯著性的?
11樓：凡煩梵
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;是要判斷adf值與三個水平下的值,小於的話,不需要做差分,大於的情況下要做差分序列和adf檢驗;p值和adf檢驗都是參考目標,但主要是adf值,因為它的約束較p值嚴格,p值存在於給定顯著水平內即可.e-views中很多資料值相同的參考意義,建議你去看看e-views軟體的說明書,那裡一般有詳細介紹
關於用eviews軟體進行實證分析時顯著性水平的一個問題
12樓：匿名使用者
對於你的問題：
1、eviews不會自動的輸出這些結果，你給出的應該是相關係數矩陣，計算的是多個變數相互間的相關係數，因為變數是隨機變數，那麼他們之間的相關係數其實是一個統計量，統計量本身存在一個分佈（有時候是漸進分佈）。你可以去查詢「皮爾遜相關係數」可以得到相關係數的分佈。
2、多重共線性往往是因為變數間的測量誤差，在討論多重共線性不是存在與否的問題，往往是強與弱的問題，解決的方式可以通過更多的觀測值來修正，在觀測值增加後多重共線性往往會減弱。
怎樣用eviews實現相關係數顯著性檢驗
13樓：匿名使用者
用group形式開啟你的序列，然後即可檢視相關係數。
14樓：匿名使用者
相關分析用stata也好，spss也好，都更方便
15樓：我愛你壓呀
提到eviews
很多同學表示太頭痛了
無從下手，不想面對...
今天給大家分享一篇
eviews精彩問答20題
幫助大家快速上手
使用該軟體打怪升級
完成終極分析任務！
乾貨滿滿，記得收藏哦
問題1：計量經濟學是分析什麼的？包含哪些內容？
計量經濟學的主要用途或目的主要有兩個方面：
❶ 理論檢驗。這是計量經濟學用途最為主要的和可靠的方面。這也是計量經濟學本身的一個主要內容。
❷ **應用。從理論研究和方法的最終目的看，**（包括政策評價）當然是計量經濟學最終任務，必須注意學習和了解，但其**的可靠性或有效性是我們應十分注意的。
研究物件：計量經濟學的兩大研究物件：橫截面資料（cross-sectionaldata）和時間序列資料（time-series data）。
前者旨在歸納不同經濟行為者是否具有相似的行為關聯性，以模型引數估計結果顯現相關性；後者重點在分析同一經濟行為者不同時間的資料，以展現研究物件的動態行為。
新興計量經濟學研究開始切入同時具有橫截面及時間序列的資料，換言之，每個橫截面都同時具有時間序列的觀測值，這種資料稱為追蹤資料 (panel data，或稱面板資料分析)。追蹤資料研究多個不同經濟體動態行為之差異，可以獲得較單純橫截面或時間序列分析更豐富的實證結論。
涉及到的相關學科：計量經濟學是結合經濟理論與數理統計，並以實際經濟資料作定量分析的一門學科。計量經濟學以古典迴歸分析方法為出發點。
依據資料形態分為：橫截面資料迴歸分析、時間序列分析、面板資料分析等。依據模型假設的強弱分為：
參量計量經濟學、非參量計量經濟學、半參量計量經濟學等。常運用的軟體：eviews、gretl、matlab 、stata、r、sas、spss等。
問題2：eviews是用來幹嘛的？
準確點說 eviews是計量經濟學軟體。從分析層面上說計量經濟學更重視建立模型 也就是用資料來驗證模型。eviews在建立模型求解上有獨特的優勢。
你如果只做一些應用的計量經濟模型和經驗分析，用eviews就挺好，簡單易操作，全是選單和對話方塊，建議數學基礎不是很高，以經濟學研究為主的同學們學習eviews。
問題3：平衡面板和非平衡面板的區別是什麼？
「平衡的意思是，如果按截面成員堆積資料，每個截面成員應包括正好相同的時期；如果按日期堆積資料，每個日期應包含相同數量的截面成員觀測值，並按相同順序排列。特別要指出的是，基礎資料並不一定是平衡的，只要在輸入檔案中有表示即可。如果觀測值中有缺失資料，一定要保證檔案中給這些缺失值留有位置。
」 ——from 高鐵梅
根據這段話，可以理解為：有缺失的面板資料不一定就是非平衡資料。平衡資料實際只是一種轉換的比較規整的結構，用於更方便的表示成堆積資料。
問題4：標準差和標準誤的區別在哪？
❶ 概念不同；標準差是描述觀察值(個體值)之間的變異程度；標準誤是描述樣本均數的抽樣誤差；
❷ 用途不同；標準差與均數結合估計參考值範圍,計算變異係數,計算標準誤等.標準誤用於估計引數的可信區間,進行假設檢驗等.
❸ 它們與樣本含量的關係不同:當樣本含量 n 足夠大時,標準差趨向穩定；而標準誤隨n的增大而減小,甚至趨於0 。聯絡:
標準差,標準誤均為變異指標,當樣本含量不變時,標準誤與標準差成正比。
問題5：變異係數到底有什麼用？
標準差與平均數的比值稱為變異係數，記為c.v。變異係數可以消除單位和（或）平均數不同對兩個或多個資料變異程度比較的影響。
作用：反映單位均值上的離散程度，常用在兩個總體均值不等的離散程度的比較上。若兩個總體的均值相等，則比較標準差係數與比較標準差是等價的。
問題6：幾種相關係數的含義是什麼？
❶ 簡單相關係數：又叫相關係數或線性相關係數。它一般用字母r 表示，是用來度量定量變數間的線性相關關係。
❷ 復相關係數：又叫多重相關係數，複相關是指因變數與多個自變數之間的相關關係。例如，某種商品的需求量與其**水平、職工收入水平等現象之間呈現複相關關係。
❸ 偏相關係數：又叫部分相關係數，部分相關係數反映校正其它變數後某一變數與另一變數的相關關係，校正的意思可以理解為假定其它變數都取值為均數。偏相關係數的假設檢驗等同於偏回歸係數的t檢驗。
復相關係數的假設檢驗等同於迴歸方程的方差分析。
可決係數是相關係數的平方。意義：可決係數越大，自變數對因變數的解釋程度越高，自變數引起的變動佔總變動的百分比高。觀察點在迴歸直線附近越密集。
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