eviews回归分析t检验
@双乖2064：T单测检验在EVIEWS中怎么实现
支宏15974565949…… 打开你要检测的序列,在窗口中依次点击view-descriptive statistics & tests-simple hypothesis tests在弹出的窗口中mean中输入你的需要检测的原假设均值,其余项不用输入,得到的结果就是t检验值.根据t检验的对称性,可以推导对应的单侧检验.
@双乖2064：用EVIEWS做多元回归后,F检验和T检验怎么做 -
支宏15974565949…… 多元回归本身就可以给出f和t检验
@双乖2064：eviews结果分析,如何判断各解释变量的t检验是否显著? -
支宏15974565949…… 看最后一列的概率值,如果概率值小于指定的检验水平(通常用0.05),这个系数就是显著的.否则是不显著的. 例如X1,X3是显著的,X和X2是不显著的.
@双乖2064：怎样用EVIEWS做估计参数的T检验 -
支宏15974565949…… 额
@双乖2064：利用Eviews回归分析,自变量有8个怎么处理,得到每个的系数、标准差,并进行T检验、F检验和拟合度检验? - 作业帮
支宏15974565949…… [答案] 自变量太多啦 控制在5个以内回归结果会比较理想
@双乖2064：eviews多重共线性检验中综合统计检验法的t值多大算大,大于临界值通过t检验算显著,多重共线性吗吗? -
支宏15974565949…… 判别: 修正:逐步回归法 (1)用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归.按可决系数大小给解释变量重要性排序. (2)以可决系数最大的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量.这个过程会出现3种情形. ①若新变量的引入改进了R2,且回归参数的t检验在统计上也是显著的,则该变量在模型中予以保留. ②若新变量的引入未能改进R2,且对其他回归参数估计值的t检验也未带来什么影响,则认为该变量是多余的,应该舍弃. ③若新变量的引入未能改进R2,且显著地影响了其他回归参数估计值的符号与数值,同时本身的回归参数也通不过t检验,这说明出现了严重的多重共线性.舍弃该变量.
@双乖2064：请问用EVIEWS做多元回归后,F检验和T检验怎么做?其中自由度的n - 1,n - k这些的n和k分别是指什么??? -
支宏15974565949…… 多元回归分析会给出F检验和T检验结果的,其中F检验是针对整个模型的,如果检验显著那么说明自变量对因变量能够较好地解释;而T检验是针对单个变量的,如果显著说明单个自变量对因变量有较大影响否则就需要将其踢出模型之外. 自由度n一般是指样本总数,k是指自变量的个数.
@双乖2064：怎么记eviews检验的假设 -
支宏15974565949…… 在各种检验中,存在原假设(H0)和备择假设(H1).一般来说,结论最好是“拒绝原假设”,即“通过该检验”.另一种对应的情况是“接受原假设”,即“不能通过该检验”.因为原假设一般是对应于一个小概率事件,即一个不太可能发...
@双乖2064：EVIEWS线性回归分析中,拟合优度低,但是T检验和F检验都己通过了.请问那这两者之间的关系是什么? -
支宏15974565949…… 因为这个自变量贡献率小,通过T检验和F检验,只说明了这个变量对因变量有显著影响,但拟合优度低说明它不是最主要的影响因素,或者至少你在方程中忽略了一些其它有影响的因素.
@双乖2064：急!!!请教关于Eviews操作的问题(t检验和F检验的问题) -
支宏15974565949…… t检验是对变量的检验,f检验是对整体方程的检验.你可以检验是否出现了多重共线性
支宏15974565949…… 打开你要检测的序列,在窗口中依次点击view-descriptive statistics & tests-simple hypothesis tests在弹出的窗口中mean中输入你的需要检测的原假设均值,其余项不用输入,得到的结果就是t检验值.根据t检验的对称性,可以推导对应的单侧检验.
@双乖2064：用EVIEWS做多元回归后,F检验和T检验怎么做 -
支宏15974565949…… 多元回归本身就可以给出f和t检验
@双乖2064：eviews结果分析,如何判断各解释变量的t检验是否显著? -
支宏15974565949…… 看最后一列的概率值,如果概率值小于指定的检验水平(通常用0.05),这个系数就是显著的.否则是不显著的. 例如X1,X3是显著的,X和X2是不显著的.
@双乖2064：怎样用EVIEWS做估计参数的T检验 -
支宏15974565949…… 额
@双乖2064：利用Eviews回归分析,自变量有8个怎么处理,得到每个的系数、标准差,并进行T检验、F检验和拟合度检验? - 作业帮
支宏15974565949…… [答案] 自变量太多啦 控制在5个以内回归结果会比较理想
@双乖2064：eviews多重共线性检验中综合统计检验法的t值多大算大,大于临界值通过t检验算显著,多重共线性吗吗? -
支宏15974565949…… 判别: 修正:逐步回归法 (1)用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归.按可决系数大小给解释变量重要性排序. (2)以可决系数最大的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量.这个过程会出现3种情形. ①若新变量的引入改进了R2,且回归参数的t检验在统计上也是显著的,则该变量在模型中予以保留. ②若新变量的引入未能改进R2,且对其他回归参数估计值的t检验也未带来什么影响,则认为该变量是多余的,应该舍弃. ③若新变量的引入未能改进R2,且显著地影响了其他回归参数估计值的符号与数值,同时本身的回归参数也通不过t检验,这说明出现了严重的多重共线性.舍弃该变量.
@双乖2064：请问用EVIEWS做多元回归后,F检验和T检验怎么做?其中自由度的n - 1,n - k这些的n和k分别是指什么??? -
支宏15974565949…… 多元回归分析会给出F检验和T检验结果的,其中F检验是针对整个模型的,如果检验显著那么说明自变量对因变量能够较好地解释;而T检验是针对单个变量的,如果显著说明单个自变量对因变量有较大影响否则就需要将其踢出模型之外. 自由度n一般是指样本总数,k是指自变量的个数.
@双乖2064：怎么记eviews检验的假设 -
支宏15974565949…… 在各种检验中,存在原假设(H0)和备择假设(H1).一般来说,结论最好是“拒绝原假设”,即“通过该检验”.另一种对应的情况是“接受原假设”,即“不能通过该检验”.因为原假设一般是对应于一个小概率事件,即一个不太可能发...
@双乖2064：EVIEWS线性回归分析中,拟合优度低,但是T检验和F检验都己通过了.请问那这两者之间的关系是什么? -
支宏15974565949…… 因为这个自变量贡献率小,通过T检验和F检验,只说明了这个变量对因变量有显著影响,但拟合优度低说明它不是最主要的影响因素,或者至少你在方程中忽略了一些其它有影响的因素.
@双乖2064：急!!!请教关于Eviews操作的问题(t检验和F检验的问题) -
支宏15974565949…… t检验是对变量的检验,f检验是对整体方程的检验.你可以检验是否出现了多重共线性
