eviews回归结果分析

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/20 17:44:37
求大神帮忙分析eviews回归分析的结果~

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

用Eviews做多元对数回归分析,如何输入命令?

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

eviews回归结果应该怎样详细分析啊

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

图来自于eviews中的OLS回归结果,请问应该怎样分析

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

以下是我的eviews的回归分析结果,看不懂,麻烦帮我分析一下~

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

Eviews平稳数据和非平稳数据的回归分析!

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

计量经济学 用Eviews软件进行回归分析输出结果的意思?

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

分析eviews得出的ols结果

看几个值就行了,R在0.9以上,越接近1越好,DW值在2左右,T值>2最好把结果贴出来看一下.

计量经济学 求一份 EViews软件做的多元线性回归模型 要有数据和表格结果分析

应用计量经济学综合实验报告一、观察序列特征(一)变量的描述统计变量的描述统计表XYMean24.1913338.51823Median24.6081935.06598Maximum31.5131859

eviews回归结果分析,这个结果怎么分析,需要做哪些来完善模型

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

stata 回归分析结果,

木有一个变量是显著的……所有变量的p值都好大的说~整个模型的p值也很大……结论就是这个模型本身统计不显著,各个变量也不显著.看回归分析结果,你先看右上角那个prob>F,那个是对整个模型的检验,如果这

eviews 回归分析

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

关于用eviews做面板数据的多元回归分析,

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

eviews 协整分析结果

JOES2009年的“CurrencysubstitutioninselectedAfricancountries”?楼主哪所大学的(厦大?)?导师是谁,方便透露么?非常impressive啊,搞应用

M2=c+b*R,eviews的回归分析结果,此模型是否可用,帮我分析下

软件的结果显示,这个回归的拟合优度才0.069047,信息损失极为严重,f检验的值才1.631691严重小于经验临界值4,还有常数项C,跟解释变量R的t检验值都偏小,他们的假设检验临界概率分别是0.5

eviews线性回归结果常数项标准差过大可能是什么原因

这个情况很常见.序列E为单位根序列(AR(1)=0.999874),没有明显的趋势项时,其常数项不能拒绝其=0的原假设,就会出现标准差这么大.再问:那么这个结果是正常的么,能说明F和E之间的关系么再答

Eviews 8.0 怎么实现加权最小二乘回归分析?

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.

我的EVIEWS的回归分析结果,帮我分析下吧!

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

eviews中两个系数之和的回归分析怎么做

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

用eviews 做logistic回归的结果分析

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