回归中f值1000多正常吗
@凌茅3686：eviews回归f值多少合适 -
丘严17687275160…… eviews回归f值是用来评估回归的一种统计指标,它可以反映回归的拟合能力.一般来说,f值越大,回归的拟合能力越强,拟合程度越高.不同的应用场景需要合适的f值,一般来说,如果f值低于2,就表明回归的拟合能力较弱,如果f值高于4,就表明拟合能力较强.此外,f值受到回归的自变量的数量的影响,自变量越多,f值越高,但是f值的范围仍然受到回归的拟合能力的影响.总的来说,eviews回归f值合适的范围是2到4,但如果是多因素回归,f值可能会更高,这取决于回归的拟合能力.
@凌茅3686：线性回归中的 F 定义 大小说明什么? -
丘严17687275160…… F=[SSR-(SSR1+SSR2)]/(SSR1+SSR2) F值越大,说明回归方程线性关系越强
@凌茅3686：敏感度分析中,与原回归方程的f值相比f值越大越好吗 -
丘严17687275160…… R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越接近1说明模型越好.但是,你的R值太小了. T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值,它的绝对值大于等于ta/2(n-k)(这个值表示的是根据你的置信水平,自由度得出的数值)时,就拒绝原假设,即认为在其他解释变量不变的情况下,解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的. F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断.若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设,即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响,反之,则无显著影响.
@凌茅3686：数据分析中F的显著性如何判断显著不显著? -
丘严17687275160…… F值越大,表示回归平方和相对于残差平方和的贡献越大,说明模型的整体显著性越高.通常情况下需要查询F值对应的p值来判断显著性,p值是F分布下的概率值,表示观察到的F值或更极端情况下的概率.通常,我们将p值与事先设定的显著性水平(如0.05)进行比较.如果p值小于显著性水平,通常认为结果是显著的,即拒绝原假设,说明模型的整体显著性存在.
@凌茅3686：spss回归分析的F检验值 -
丘严17687275160…… 你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05
@凌茅3686：用F分布进行多元线性回归模型进行显著性检验时,若F值小于F0.01,但...
丘严17687275160…… 在SPSS回归分析中,t值代表每个自变量对因变量的单独影响程度,而F值则用来检验整个回归模型的显著性. 回归分析是一种用来探究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法.在SPSS的回归分析输出结果中,我们会看到t值和F值,...
@凌茅3686：计量经济学中,f检验就是检验样本回归方程线性关系是否显著的一种假设检验 -
丘严17687275160…… 首先看格兰杰因果关系检验,x对y有影响,表现为X各滞后项前的参数整体不为零,而Y各滞后项前的参数整体为零.格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的.原假设前参数整体为零.题中F值很大,F分布表中最大的也就6106,在1%的显著性水平下.所以可以肯定的说拒绝原假设,所以X2i和X3i对YI的联合影响是显著的,F的p值很小,其表示的是接受原假设的概率为零,所以百分百拒绝原假设,故影响是显著的.另外题中没有说F值是检验单个的,所以AB肯定是错的.
丘严17687275160…… eviews回归f值是用来评估回归的一种统计指标,它可以反映回归的拟合能力.一般来说,f值越大,回归的拟合能力越强,拟合程度越高.不同的应用场景需要合适的f值,一般来说,如果f值低于2,就表明回归的拟合能力较弱,如果f值高于4,就表明拟合能力较强.此外,f值受到回归的自变量的数量的影响,自变量越多,f值越高,但是f值的范围仍然受到回归的拟合能力的影响.总的来说,eviews回归f值合适的范围是2到4,但如果是多因素回归,f值可能会更高,这取决于回归的拟合能力.
@凌茅3686：线性回归中的 F 定义 大小说明什么? -
丘严17687275160…… F=[SSR-(SSR1+SSR2)]/(SSR1+SSR2) F值越大,说明回归方程线性关系越强
@凌茅3686：敏感度分析中,与原回归方程的f值相比f值越大越好吗 -
丘严17687275160…… R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越接近1说明模型越好.但是,你的R值太小了. T的数值表示的是对回归参数的显著性检验值,它的绝对值大于等于ta/2(n-k)(这个值表示的是根据你的置信水平,自由度得出的数值)时,就拒绝原假设,即认为在其他解释变量不变的情况下,解释变量X对被解释变量Y的影响是显著的. F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断.若F>Fa(k-1,n-k),则拒绝原假设,即认为列入模型的各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响,反之,则无显著影响.
@凌茅3686：数据分析中F的显著性如何判断显著不显著? -
丘严17687275160…… F值越大,表示回归平方和相对于残差平方和的贡献越大,说明模型的整体显著性越高.通常情况下需要查询F值对应的p值来判断显著性,p值是F分布下的概率值,表示观察到的F值或更极端情况下的概率.通常,我们将p值与事先设定的显著性水平(如0.05)进行比较.如果p值小于显著性水平,通常认为结果是显著的,即拒绝原假设,说明模型的整体显著性存在.
@凌茅3686：spss回归分析的F检验值 -
丘严17687275160…… 你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05
@凌茅3686：用F分布进行多元线性回归模型进行显著性检验时,若F值小于F0.01,但...
丘严17687275160…… 在SPSS回归分析中,t值代表每个自变量对因变量的单独影响程度,而F值则用来检验整个回归模型的显著性. 回归分析是一种用来探究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法.在SPSS的回归分析输出结果中,我们会看到t值和F值,...
@凌茅3686：计量经济学中,f检验就是检验样本回归方程线性关系是否显著的一种假设检验 -
丘严17687275160…… 首先看格兰杰因果关系检验,x对y有影响,表现为X各滞后项前的参数整体不为零,而Y各滞后项前的参数整体为零.格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的.原假设前参数整体为零.题中F值很大,F分布表中最大的也就6106,在1%的显著性水平下.所以可以肯定的说拒绝原假设,所以X2i和X3i对YI的联合影响是显著的,F的p值很小,其表示的是接受原假设的概率为零,所以百分百拒绝原假设,故影响是显著的.另外题中没有说F值是检验单个的,所以AB肯定是错的.
