eviews回归分析结果报告
@杜澜987：计量经济学 用Eviews软件进行回归分析输出结果的意思? -
蓟逄13464684348…… 1、R-squared与Adjusted R-squared是方程拟合程度的度量,达到0.7已经可以了; 2、Akaike info criterion和Schwarz criterion等位信息量值,用来比较不同的模型,一般值越小越好; 3、Durbin-Watson stat是检验残差自相关的DW经验,一般值在2附件比较理想,你可以再查询具体的DW检验表,得到精确的检验结果; 4、F-statistic和Prob(F-statistic)用来判断你方程的整体显著性,由于是一元回归,和前面X系数的显著性检验是等价的,在10%的显著性水平下,可以认为你的方程是整体显著的.
@杜澜987：用Eviews做了一个logit回归分析,这个结果怎么看呢 -
蓟逄13464684348…… logit模型是不用管拟合优度的,跟一般回归方程不一样,二元离散的因变量方程很难有很好的拟合优度;主要看LR检验,这是看方程显不显著的,P=0说明方程显著渐进Z检验,这是看系数显不显著,P小于0.05的说明系数可以用
@杜澜987：大家看看我的eviews回归结果,分析一下是什么情况? -
蓟逄13464684348…… 拟合度低,影响因变量的因素还有太多太多没有被找到...
@杜澜987：计量经济学根据eviews回归结果,表格里的数据怎么算出来 -
蓟逄13464684348…… 计算如下. 1:Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56.43329/31.45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155.6083/0.269042=578.379212167617Income 的 ...
@杜澜987：急……以下是我的eviews的回归分析结果,看不懂,麻烦帮我分析一下~~谢谢~~ -
蓟逄13464684348…… 常数项C不显著 独立变量E不显著 A在1%的水平下显著 X在5%的水平下显著 拟合优度74.49% 应该说还是可以的 不过你只有19个观察值 达不到大样本的底线 你需要检验残差是否是正态分布的 不然t检验作用不大 相对应的F检验表明这个模型整体上说还是可以的 D-W指标表明不存在残差一阶自回归
@杜澜987：计量经济学用Eviews软件进行回归分析输出结果的意思? -
蓟逄13464684348…… 一、R2=1-SSR/TSS=1-342.5486/(31.4289^2) 二、SE=(SSR/(N-K-1))^(-1/2)=(342.5486/7)^(-1/2) 三、调整的R2=1-(SSR/(N-K-1))/(TSS/(N-1)) 其中的SSR就是残差平方和,TSS就是被解释变量的方差,即SD dependent var的平方,N-10,K=2,然后自己去算吧
@杜澜987：用EVIEWS5.0建立多元回归模型 结果如下.帮忙分析一下
蓟逄13464684348…… GDP和SP的系数不显著;F统计量偏小,建议检查显著性;D-W统计量1.344,不能完全判断没有自相关性. 建议先把所有自变量去对数回归.
@杜澜987：用eviews 做logistic回归的结果分析 拜求高手~~~~~~~~ -
蓟逄13464684348…… EY FA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,这个变量也考虑剔除掉. 没有什么检验,都是一些统计量,回归标准误 残差平方和 赤池信息准则 施瓦茨信息准则 对数似然值 似然比 只有一个似然比检验LR统计量 它对应的概率值是0,说明模型可以接受. LR统计量类似于F统计量,是说明模型整体优度.
@杜澜987：我这个eviews的回归结果如何分析? - 作业帮
蓟逄13464684348…… [答案] 看来学这个不少啊,表上面的不用解释了吧,因变量、最小二乘法、样本数和观测值. C代表常数项,下面两个是自变量.后面一栏是系数,然后是标准误和T统计量,从最后一栏的P值可以看出各自变量都对因变量有显著影响. 下面R²是模型拟合度指...
@杜澜987：eviews回归结果,谁能帮我分析下,谢谢 -
蓟逄13464684348…… 你的模型没有常数项 DW≈1.3,可能存在自相关 不知道你的因变量是什么,感觉模型拟合效果一般...可决系数不高
蓟逄13464684348…… 1、R-squared与Adjusted R-squared是方程拟合程度的度量,达到0.7已经可以了; 2、Akaike info criterion和Schwarz criterion等位信息量值,用来比较不同的模型,一般值越小越好; 3、Durbin-Watson stat是检验残差自相关的DW经验,一般值在2附件比较理想,你可以再查询具体的DW检验表,得到精确的检验结果; 4、F-statistic和Prob(F-statistic)用来判断你方程的整体显著性,由于是一元回归,和前面X系数的显著性检验是等价的,在10%的显著性水平下,可以认为你的方程是整体显著的.
@杜澜987：用Eviews做了一个logit回归分析,这个结果怎么看呢 -
蓟逄13464684348…… logit模型是不用管拟合优度的,跟一般回归方程不一样,二元离散的因变量方程很难有很好的拟合优度;主要看LR检验,这是看方程显不显著的,P=0说明方程显著渐进Z检验,这是看系数显不显著,P小于0.05的说明系数可以用
@杜澜987：大家看看我的eviews回归结果,分析一下是什么情况? -
蓟逄13464684348…… 拟合度低,影响因变量的因素还有太多太多没有被找到...
@杜澜987：计量经济学根据eviews回归结果,表格里的数据怎么算出来 -
蓟逄13464684348…… 计算如下. 1:Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56.43329/31.45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155.6083/0.269042=578.379212167617Income 的 ...
@杜澜987：急……以下是我的eviews的回归分析结果,看不懂,麻烦帮我分析一下~~谢谢~~ -
蓟逄13464684348…… 常数项C不显著 独立变量E不显著 A在1%的水平下显著 X在5%的水平下显著 拟合优度74.49% 应该说还是可以的 不过你只有19个观察值 达不到大样本的底线 你需要检验残差是否是正态分布的 不然t检验作用不大 相对应的F检验表明这个模型整体上说还是可以的 D-W指标表明不存在残差一阶自回归
@杜澜987：计量经济学用Eviews软件进行回归分析输出结果的意思? -
蓟逄13464684348…… 一、R2=1-SSR/TSS=1-342.5486/(31.4289^2) 二、SE=(SSR/(N-K-1))^(-1/2)=(342.5486/7)^(-1/2) 三、调整的R2=1-(SSR/(N-K-1))/(TSS/(N-1)) 其中的SSR就是残差平方和,TSS就是被解释变量的方差,即SD dependent var的平方,N-10,K=2,然后自己去算吧
@杜澜987：用EVIEWS5.0建立多元回归模型 结果如下.帮忙分析一下
蓟逄13464684348…… GDP和SP的系数不显著;F统计量偏小,建议检查显著性;D-W统计量1.344,不能完全判断没有自相关性. 建议先把所有自变量去对数回归.
@杜澜987：用eviews 做logistic回归的结果分析 拜求高手~~~~~~~~ -
蓟逄13464684348…… EY FA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,这个变量也考虑剔除掉. 没有什么检验,都是一些统计量,回归标准误 残差平方和 赤池信息准则 施瓦茨信息准则 对数似然值 似然比 只有一个似然比检验LR统计量 它对应的概率值是0,说明模型可以接受. LR统计量类似于F统计量,是说明模型整体优度.
@杜澜987：我这个eviews的回归结果如何分析? - 作业帮
蓟逄13464684348…… [答案] 看来学这个不少啊,表上面的不用解释了吧,因变量、最小二乘法、样本数和观测值. C代表常数项,下面两个是自变量.后面一栏是系数,然后是标准误和T统计量,从最后一栏的P值可以看出各自变量都对因变量有显著影响. 下面R²是模型拟合度指...
@杜澜987：eviews回归结果,谁能帮我分析下,谢谢 -
蓟逄13464684348…… 你的模型没有常数项 DW≈1.3,可能存在自相关 不知道你的因变量是什么,感觉模型拟合效果一般...可决系数不高
