eviews相关系数为负
@祁话2280：eviews中多重共线性检验自变量相关系数是负值是什么情况? -
冶忽17131549302…… 相关系数原本就可以是负数
@祁话2280：EVIEWS结果的R - SQUARE和结果表当中的其他什么数字有关系? -
冶忽17131549302…… 这个是判定系数取值在[0,1]之间,单独的R是相关系数取值在[-1,1]之间;判定系数和相关系数越靠近1说明两变量之间的相关性越大(R靠近-1说明呈负相关).在eviews模型分析表结果中,DW越靠近2,模型拟合的越好;同时AIC与SC越小,模型拟合越好...希望能帮到你~~~
@祁话2280：相关系数为负的两个变量之间是不是必然是负相关 -
冶忽17131549302…… 从相关系数的大小来看,是高相关而且是极强的相关.方向是负相关,也就是说随着一个变量的增大,另一个会逐渐减校 总之就是高负相关,一般而言高相关表示两个变量的关联实际意义较大. 至于这个相关有没有统计学意义,要看显著性检验
@祁话2280：怎样检验eviews中解释变量的回归系数是否显著为1? -
冶忽17131549302…… 不太懂你的问题,通常变量相关性检验最直观的就是做相关系数矩阵,矩阵会做么?相关系数在-1到1之间,绝对值越大说明两个变量越相关,正的就是正相关,负的就是负相关,0就是不相关.一般来说相关性越大,才有做模型的价值,如果相关性太小,那么做出的模型系数就会很小,r方也会比较小,建议剔除该变量.
@祁话2280：用eviews分析劳动力、固定资产投资对gdp的影响,结果劳动力的Coefficient为负的16.33,这个怎么解释呢? -
冶忽17131549302…… 首先,得检查模型是否正确,观察一下残差图用各种方法检查有无自相关、有无异方差、有无多重共线性、检查拟合优度是否较高、T检验和F检验是否显著,从而判断该模型是否合适的;其次,判断模型中解释变量的系数,由结果可知,如果系数为正,则说明该解释变量与被解释变量是正相关;如果系数为负,则说明该解释变量与被解释变量是负相关.按模型应用的情况分析,在你的这个问题中,如果劳动力的系数为-16.33,说明劳动力对GDP的影响是负相关的,即每增加一个单位的劳动力,会减少16.33个单位的GDP.再结合T检验的结果分析这个变量的影响显著性可以分析这个影响是否合理.谢谢采纳,有问题欢迎继续交流!
@祁话2280：SPSS相关系数负值是什么意思? -
冶忽17131549302…… SPSS是一个非常流行的数据分析工具,它可以帮助研究人员对大量数据进行分析和解释.其中一个非常重要的分析方法是相关性分析,它可以帮助研究人员了解不同变量之间的关系.在进行相关性分析时,我们通常会计算出一个相关系数,它...
@祁话2280：怎样用eviews6.0做出相关系数矩阵 -
冶忽17131549302…… 选择目标序列 open as group view>covariance analysis>勾选correlation,得出结果
@祁话2280：怎么判断相关系数是正是负? -
冶忽17131549302…… 相关系数的数值范围及其判断标准是:相关系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量.其取值范围在-1到1之间,其中1表示完全的正相关,-1表示完全的负相关,0表示不相关.判断标准如下:1. 显著性水平:通常选用0.05和0.01两个显著性水平,根据相关系数的绝对值的大小来评估相关性的强弱程度.一般而言,如果相关系数在0.7以上,则认为相关性很强;在0.4到0.7之间,则认为相关性较强;在0到0.39之间,则认为相关性较弱;在0以下,则认为无相关性.在实际应用中,可以根据具体研究领域和数据特征,结合上述标准进行评估.同时,需要注意相关系数受样本数量和数据质量的影响,需要谨慎使用.
@祁话2280：为什么我做的相关性分析,相关系数是负的,而再做线性回归的时候,线性回归方程的系数变成了负的? -
冶忽17131549302…… 相关分析是一对一 回归分析是一对多 后者互相有影响 最常见是多元共线性 用vif检验
@祁话2280：相关系数和回归系数符号相反正常吗 -
冶忽17131549302…… 正常.相关系数和回归系数都表示了变量之间的一种相关关系.但二者有所不同. pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量,但出来的结果都是两个变量的简单的相关,也就是不在求两...
冶忽17131549302…… 相关系数原本就可以是负数
@祁话2280：EVIEWS结果的R - SQUARE和结果表当中的其他什么数字有关系? -
冶忽17131549302…… 这个是判定系数取值在[0,1]之间,单独的R是相关系数取值在[-1,1]之间;判定系数和相关系数越靠近1说明两变量之间的相关性越大(R靠近-1说明呈负相关).在eviews模型分析表结果中,DW越靠近2,模型拟合的越好;同时AIC与SC越小,模型拟合越好...希望能帮到你~~~
@祁话2280：相关系数为负的两个变量之间是不是必然是负相关 -
冶忽17131549302…… 从相关系数的大小来看,是高相关而且是极强的相关.方向是负相关,也就是说随着一个变量的增大,另一个会逐渐减校 总之就是高负相关,一般而言高相关表示两个变量的关联实际意义较大. 至于这个相关有没有统计学意义,要看显著性检验
@祁话2280：怎样检验eviews中解释变量的回归系数是否显著为1? -
冶忽17131549302…… 不太懂你的问题,通常变量相关性检验最直观的就是做相关系数矩阵,矩阵会做么?相关系数在-1到1之间,绝对值越大说明两个变量越相关,正的就是正相关,负的就是负相关,0就是不相关.一般来说相关性越大,才有做模型的价值,如果相关性太小,那么做出的模型系数就会很小,r方也会比较小,建议剔除该变量.
@祁话2280：用eviews分析劳动力、固定资产投资对gdp的影响,结果劳动力的Coefficient为负的16.33,这个怎么解释呢? -
冶忽17131549302…… 首先,得检查模型是否正确,观察一下残差图用各种方法检查有无自相关、有无异方差、有无多重共线性、检查拟合优度是否较高、T检验和F检验是否显著,从而判断该模型是否合适的;其次,判断模型中解释变量的系数,由结果可知,如果系数为正,则说明该解释变量与被解释变量是正相关;如果系数为负,则说明该解释变量与被解释变量是负相关.按模型应用的情况分析,在你的这个问题中,如果劳动力的系数为-16.33,说明劳动力对GDP的影响是负相关的,即每增加一个单位的劳动力,会减少16.33个单位的GDP.再结合T检验的结果分析这个变量的影响显著性可以分析这个影响是否合理.谢谢采纳,有问题欢迎继续交流!
@祁话2280：SPSS相关系数负值是什么意思? -
冶忽17131549302…… SPSS是一个非常流行的数据分析工具,它可以帮助研究人员对大量数据进行分析和解释.其中一个非常重要的分析方法是相关性分析,它可以帮助研究人员了解不同变量之间的关系.在进行相关性分析时,我们通常会计算出一个相关系数,它...
@祁话2280：怎样用eviews6.0做出相关系数矩阵 -
冶忽17131549302…… 选择目标序列 open as group view>covariance analysis>勾选correlation,得出结果
@祁话2280：怎么判断相关系数是正是负? -
冶忽17131549302…… 相关系数的数值范围及其判断标准是:相关系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量.其取值范围在-1到1之间,其中1表示完全的正相关,-1表示完全的负相关,0表示不相关.判断标准如下:1. 显著性水平:通常选用0.05和0.01两个显著性水平,根据相关系数的绝对值的大小来评估相关性的强弱程度.一般而言,如果相关系数在0.7以上,则认为相关性很强;在0.4到0.7之间,则认为相关性较强;在0到0.39之间,则认为相关性较弱;在0以下,则认为无相关性.在实际应用中,可以根据具体研究领域和数据特征,结合上述标准进行评估.同时,需要注意相关系数受样本数量和数据质量的影响,需要谨慎使用.
@祁话2280：为什么我做的相关性分析,相关系数是负的,而再做线性回归的时候,线性回归方程的系数变成了负的? -
冶忽17131549302…… 相关分析是一对一 回归分析是一对多 后者互相有影响 最常见是多元共线性 用vif检验
@祁话2280：相关系数和回归系数符号相反正常吗 -
冶忽17131549302…… 正常.相关系数和回归系数都表示了变量之间的一种相关关系.但二者有所不同. pearson相关分析的作用就是单纯考量变量两两之间的关系,虽然你可以在分析时一次放入多个变量,但出来的结果都是两个变量的简单的相关,也就是不在求两...
