计量经济学eviews ls估计表计算可决系数及t F值等 模型为yi=β0+β1X1i+β2i+μi

计量经济学eviews ls估计表计算可决系数及t F值等 模型为yi=β0+β1X1i+β2i+μi~

这一类是属于老师将eviews回归分析结果涂去一部分数据，然后叫同学们根据表上另外一些数据来推断，其实这的题目没有现实意义的，说白了会操作eviews的人根本不这么做，那如果用手算，也就根本没有eviews回归表中的那部分的数据了。
T-Statistic= Coefficient/Std. Error
c的T-Statistic= 24.4070/6.9973=3.48806

R-squared =1-RSS/TSS (RSS就是表中的sum squared resid： 342.5486）
那么关键是求TSS，TSS=(n-1) *( S.D. dependent var)^2
=(10-1)x31.4289x31.4289=8889.98179689
R-squared=1-342.5486/8889.98179689=0.9614680

Adjusted R-squared=1-[(n-1)/(n-k-1)]*(1-R^2)=1-[(10-1)/(10-2-1)]*(1-0.9614680)=0.950459

F-statistic =(R-squared)*(n-k-1)/[1-(R-squared)]*k
=0.9614680X(10-2-1)/(1-0.9614680)*2
=87.33359

（1）证明：∑ei=0，又由于ei与Yi无关，所以∑ ei Yi = 0
（2）证明：E(Yi)=E（β0+β1x1+ei ）=E(β0+β1x1)+E(ei)=Y(实测的y的均值)

C的T值， 24.4070/6.9973=3.49
x2和x3的t值算法相同，我就不在这儿算了
T值=系数/Std

R-squared 首先残差的2次方和RSS=342.5486，ESS=31.4289
推出TSS=RSS+ESS R-squared=ESS/TSS=0.0839 可以看出回归的可信度较低
Adjusted R-squared=1-((1-R-squared)(n-1)/n-k)
=1-(1-0.0839 )*1.285=-0.1771

S.E. of regression=RSS/n-k=342.5486/7=48.934

F-statistic, 因为知道F值的P值了，so查一下表或者用软件算一下，

也就是F（3-1,10-3）=F2,7）=Prob(F-statistic)=0.0001
用matlab算了下
差不多F-statistic=23.45

lz再检查一下吧，不知道会不会算错。总之有步骤

多谢楼下提醒，ESS的算法不太对，所以R2 和adjR2的结果不正确

楼上的解答,前面计算t统计量是对的
后面的计算有问题，
ESS=31.4289有问题
S.D. dependent var 31.4289应该不是表示ESS，而应该是因变量的方差。

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骑步赛法： 楼上的解答,前面计算t统计量是对的 后面的计算有问题, ESS=31.4289有问题 S.D. dependent var 31.4289应该不是表示ESS,而应该是因变量的方差.

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