eviews无截距回归方法
@赏昏5205：怎么样用Eviews作残差对残差无截距项的回归 -
郑楠13483141543…… 1.先对各自的变量求出残差序列(file-new-workfile-建立数据,一般选undate,多少行数据就写多少-ok-命令输入data y x2 -录入数据-输入命令ls y c x2,得到回归结果后选择proc-make recidual就可以获得残差序列E1,先复制保存数据)求残差步骤E2同上2.建立新的数据,输入命令date E1 E2,录入刚刚保存的E1和E2数据,再输入命令ls E1 E2就可以得到E1对E2的无截距残差啦
@赏昏5205：怎么样用Eviews作残差对残差无截距项的回归 -
郑楠13483141543…… 不要放入截距项即可
@赏昏5205：请问怎么用eviews做logistic回归分析啊,步骤是怎样的啊,急求啊 -
郑楠13483141543…… 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.
@赏昏5205：求助!请问各位前辈,如何用eviews5.0或6.0做线性回归 -
郑楠13483141543…… EViews作回归方法多种:在主窗口(Workfile)中点object-->new object,默认的新对象就是 回归(equation);或者在上方白色文本窗口中输入equation回车;然后输入回归式变量,以空格分割,第一个变量是被说明变量,后面是各个说明变量,用字母c代表常数项 (EViews加减回归变量简便方法:在回归结果窗口点proc-->specify/estimate)
@赏昏5205：如何在Eviews里画回归线 -
郑楠13483141543…… view-graph-satter-在fitlines选项里选regression line
@赏昏5205：虚拟变量怎么 回归分析eviews -
郑楠13483141543…… 2种方法: 1.点击object,点 generate series 输d1=0,下面的sample栏输d1=0的sample范围,如1985~1995年d1=0,则输入1985 1995 再点击object,点 generate series 输d1=1, sample栏输d1=1的sample范围,如1996~2002年d1=0,则输入1996 2002 2. 编程 series d1 smpl 1985 1995 d1=0 smpl 1996 2002 d1=1
@赏昏5205：急!!在线等!如何用eviews软件求二元回归方程? -
郑楠13483141543…… 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.
@赏昏5205：如何用eviews来求解一阶自回归方程 -
郑楠13483141543…… 导入数据到序列rt 回归方程如下 ls rt c r(-1) 回归参数 C的估计系数是a的 r(-1)的系数是 b 如果方程验证R方为1 则是精确解.若不为0.9以上则为估计解(若只是方程求解 则为无解)
@赏昏5205：怎么用eviews做logistic回归分析啊,步骤是怎样的 -
郑楠13483141543…… 点击菜单 quick——>estimate equation,弹出估计方程对话框 在大片空白的区域输入方程,就像普通回归一样 点击方法method下拉菜单,选择二值Binary 然后就会多出Binary estimation,有Probit,Logit,Extreme value三个单选按钮 选Logit,最后点击确定,大功告成!
@赏昏5205：请说出以上两个检验是检验什么问题的,该模型中是否存在这些问题 -
郑楠13483141543…… 一、图示法 图示法是一种很直观的检验方法,它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性.把给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计参数,求出残差项,并把作为随机误差项的估计值,画出的散点图.由于把残差项作为随...
郑楠13483141543…… 1.先对各自的变量求出残差序列(file-new-workfile-建立数据,一般选undate,多少行数据就写多少-ok-命令输入data y x2 -录入数据-输入命令ls y c x2,得到回归结果后选择proc-make recidual就可以获得残差序列E1,先复制保存数据)求残差步骤E2同上2.建立新的数据,输入命令date E1 E2,录入刚刚保存的E1和E2数据,再输入命令ls E1 E2就可以得到E1对E2的无截距残差啦
@赏昏5205：怎么样用Eviews作残差对残差无截距项的回归 -
郑楠13483141543…… 不要放入截距项即可
@赏昏5205：请问怎么用eviews做logistic回归分析啊,步骤是怎样的啊,急求啊 -
郑楠13483141543…… 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.
@赏昏5205：求助!请问各位前辈,如何用eviews5.0或6.0做线性回归 -
郑楠13483141543…… EViews作回归方法多种:在主窗口(Workfile)中点object-->new object,默认的新对象就是 回归(equation);或者在上方白色文本窗口中输入equation回车;然后输入回归式变量,以空格分割,第一个变量是被说明变量,后面是各个说明变量,用字母c代表常数项 (EViews加减回归变量简便方法:在回归结果窗口点proc-->specify/estimate)
@赏昏5205：如何在Eviews里画回归线 -
郑楠13483141543…… view-graph-satter-在fitlines选项里选regression line
@赏昏5205：虚拟变量怎么 回归分析eviews -
郑楠13483141543…… 2种方法: 1.点击object,点 generate series 输d1=0,下面的sample栏输d1=0的sample范围,如1985~1995年d1=0,则输入1985 1995 再点击object,点 generate series 输d1=1, sample栏输d1=1的sample范围,如1996~2002年d1=0,则输入1996 2002 2. 编程 series d1 smpl 1985 1995 d1=0 smpl 1996 2002 d1=1
@赏昏5205：急!!在线等!如何用eviews软件求二元回归方程? -
郑楠13483141543…… 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.
@赏昏5205：如何用eviews来求解一阶自回归方程 -
郑楠13483141543…… 导入数据到序列rt 回归方程如下 ls rt c r(-1) 回归参数 C的估计系数是a的 r(-1)的系数是 b 如果方程验证R方为1 则是精确解.若不为0.9以上则为估计解(若只是方程求解 则为无解)
@赏昏5205：怎么用eviews做logistic回归分析啊,步骤是怎样的 -
郑楠13483141543…… 点击菜单 quick——>estimate equation,弹出估计方程对话框 在大片空白的区域输入方程,就像普通回归一样 点击方法method下拉菜单,选择二值Binary 然后就会多出Binary estimation,有Probit,Logit,Extreme value三个单选按钮 选Logit,最后点击确定,大功告成!
@赏昏5205：请说出以上两个检验是检验什么问题的,该模型中是否存在这些问题 -
郑楠13483141543…… 一、图示法 图示法是一种很直观的检验方法,它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性.把给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计参数,求出残差项,并把作为随机误差项的估计值,画出的散点图.由于把残差项作为随...
