eviews回归分析合适样本量

就是说这些参数都相等.第一幅图原假设是C2=C3,然后3个检验测试结果的p值都远远大于0.05,那么无法否定原假设,认为C2=C3.下面的都同理,你的p值都在0.5附近,大得很.每幅图的第二个表是告诉

你这个存在自相关哦DW值1.724096有点小c1c2c3c4对因变量都有显著的影响,p值为0.0000,能够构成回归方程,c1对因变量是负相影响,其他变量是正向影响再问：啊，这样啊。那R2太大的话会

你给个邮箱,我发给你

有两种方法,第一种：在命令窗口中输入genrlny=log(y)然后回车,生成y的对数序列,lny只是新的序列名称,按照格式生成其他对数序列再回归；第二种,直接在菜单栏中选择QUICK然后选择Esti

变量是显著的房价对rent有影响的我替别人做这类的数据分析蛮多的

R2=0.81,拟合优度不低,说明解释变量可以对被解释变量解释系数的p值,进出口显著,但是常数项不显著DW值显示,你这个可能存在一阶自相关

第一步,看t检验或者p值,t要在2以上,p要在0.05以内,显然你这里都没有通过,所以不显著第二步,看可决系数,一般可决系数在0.5以上就行,但你这里才0.113,显然太低.第三步,检验是否存在自相关

联系你了,看能否帮到

没太大关系只要OLS做出来的残差是平稳的就行了再问：那这样不会出现伪回归问题吗？您的意思是说对残差进行单位根检验吗？resid值不可以进行检验啊……谢谢了，我会加分的再答：请不要用您如果只是一个课程论

1、R-squared与AdjustedR-squared是方程拟合程度的度量,达到0.7已经可以了；2、Akaikeinfocriterion和Schwarzcriterion等位信息量值,用来比较

按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性.一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有

点击菜单 quick——>estimate equation,弹出估计方程对话框 在大片空白的区域输入方程,就像普通回归一样点击方法method下拉菜单,选择二值B

R2=0.8876,拟合效果良好F值为68.46268,对应P值为0,说明整个方程通过显著性检验DW值为0.611,说明存在自相关现象

我有这个,做了多重共线性,异方差和自相关检验和修正再问：能发给我么？2224392603再答：已经发给你了哈，嘿嘿

高铁梅的计量经济学有具体操作方法不会的话我可以帮你操作再问：我用eviews做的，我看了好多试验，应用教程之类的，书里差不多都说到面板数据要用Hausman检验来判断选择固定效应模型或随机效应模型，然

中间部分左边“WEIGHTS”下面有选项“type”进行选择,然后"WEIGHTseries"就会切换成可输入状态,输入你的权重序列即可.

你看看这个虚拟变量加之前和加之后会不会有同样的错误然后做freq,看d1的各个分类的样本量,某个分类是不是太少

你的自变量YZC,只有C通过了检验（只有C的概率P值0.0006小于显著性水平0.05）,回归模型的R方值为0.396133,这里由于有多个自变量,应看调整之后的R方值,为0.194844,蛮低.而且

有关统计学中的定义全是术语,其实根本用不着这么复杂.我就跟你简单说说怎么看回归结果吧!首先,t值和p值反应了对应回归系数的显著水平,这两个指标是一一对应的,t值越大p值越小,一般来说你只用看p值就可以

EYFA两个变量后面的P值分别为0.5001、0.1532,他们过大,在95%的水平上无法通过,这两个变量应该从模型中剔除,他们的影响是不显著的.EF的P值为0.0291,99%的水平上通过不了,这个