eviews怎么做回归

@计顷3741:如何用eviews做回归分析 -
赵刘18840757081…… 用eviews做回归分析的过程如下:首先下载eviews安装包,不用解压,首先点击一个reg文件,即成功注册;然后点击一个exe执行文件,即可以打开软件;然后,开始进行数据分析,首先建立一个时间序列文件,输入开始与截止时间;第二步,输入命令建立序列,data y c x,中间需要有间隔,按enter返回;第三步,导入数据;第四步,输入命令ls y x,得出结果;对数据进行分析,观察因变量与自变量的关系.回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法.

@计顷3741:如何在Eviews里画回归线 -
赵刘18840757081…… view-graph-satter-在fitlines选项里选regression line

@计顷3741:请问怎么用eviews做logistic回归分析啊,步骤是怎样的啊,急求啊 -
赵刘18840757081…… 请问怎么用eviews做logistic回归分析的方法. 如下参考: 1.打开电脑,找到桌面上的Eviews软件,设置工作文件,点击文件左上角——新建——工作文件,填写相关的开始日期和名称,然后选择“OK”. 2.在窗口中输入“dataYX1X2”以确定回车键,如下所示. 3.单击右上角的edit按钮锁定或更改数据,如下所示. 4.单击窗口中的“quick”,在下拉菜单中选择“estimateequation”,并在出现的窗口中选择LS. 5.在最新的estimateequation窗口输入“YCX1X2”,确认并得到分析结果.

@计顷3741:如何使用eviwes进行线性回归分析 -
赵刘18840757081…… 1、建立workfile 2、建立序列对象,将你的数据输入或者导入,比如序列分别为 y x1 x2 x3 3、在命令窗口中输入ls y c x1 x2 x3 回车,得到结果. 第一步是基础,它的含义其实是建立一个容纳eviews对象的“容器”,第二步是建立数据对象

@计顷3741:如何用EVIEWS做统计回归分?如何用EVIEWS做统计回归分析
赵刘18840757081…… 新建一个new workfile 看你数据是不是没有时间的 没有时间的就选undated 然后在新的框右键 new object 命名然后导入数据 数据倒完就quick那里estimate equation 输入y c 你x命名的名字 确定就有结果了

@计顷3741:怎么用eviews做多元回归分析 -
赵刘18840757081…… 建立workfile.打开软件,file---new---workfile建立. 填写相关起始日期和命名.点击“OK”,workfile建立. 主窗口写入“DATA Y X1 X2”回车. 出现数据录入表格.点击edit按钮可锁定或更改数据. 在主窗口点击“quick”---“estimate equation”,在出现的窗口中选择LS(最小二乘估计), 在estimate equation窗口输入'Y C X1 X2',点击确定,得出分析结果.

@计顷3741:如何在eviews中对部分样本进行回归 -
赵刘18840757081…… 如何在eviews中对部分样本进行回归 在sample选择数据范围就可以啦 如果用stata中那就更方便啦

@计顷3741:计量经济学eviews怎么回归分析?
赵刘18840757081…… 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

@计顷3741:用eviews做回归模型 -
赵刘18840757081…… 在workfile里点击右键 选new object 出来对话框 选series 然后命名y 输入数据即可 输入数据时用右键点击单元格 选edit 就能输入了

@计顷3741:怎么在eviews建立二元回归方程 -
赵刘18840757081…… 1、建立workfile,将你要的数据录入进去(或者从excel中导入进去) 2、确定你要估计参数的模型中的自变量和因变量,比如自变量x1 x2,因变量y 3、在命令窗口中输入:ls y c x1 x2 然后回车,得到回归结果 这种方法得到的参数是通过最小二乘估计得到.在输出结果中有回归系数,显著水平,各种统计量,信息量等,用以判断你的模型的显著性.前面输入中的c表示的是常数项.

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