ols回归模型结果怎么看
加入虚拟变量 用eviews进行OLS回归 结果不对
结果无所谓对错，你只要操作方法正确，得到的结果就是结果
怎么根据eviews回归结果什么样的数据应该剔除
首先过程很简单，数据录入，然后ls y x1 x3 c，或者直接点击quick-estimate equation，模型拟合结果就出来了。 以下为举例结果： 模型为：y=1.691401x1-0.121717x3+0.5775209 重要的指标：coefficient：系数，表明x与y的数据关系，正数表示正相关，负表示负相关,c为常数项或者是截距项，此结果x1对y...
lg的计算方法
最小二乘法，简称LS或LG，是一种常见的数据拟合方法。它通过求解最小化残差平方和的问题，来估算未知参数，从而实现对数据的拟合和预测。线性模型设定：将需要拟合的问题抽象为一个线性模型。一般形式为y=β_0+β_1x_1+β_2x_2 +...+β_n*x_n，其中y表示因变量，β表示待估参数，x表示自变...
...ls估计表计算可决系数及t F值等 模型为yi=β0+β1X1i+β2i+μi...
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...
判断回归模型是否存在一阶自相关性的方法,存在如何补救
判断方法：利用eviews软件进行偏相关系数检验，在方程窗口点击view—residual test—correlogramqstatistics，观察左边的图形，如果条形图超出了虚线，则认为存在自相关性，根据超出虚线 的条数，判断它是几阶的。补救方法：可以采用迭代估计法，在LS命令中加入AR(1)，如果是二阶，再加入一个AR(2)
什么是分位数回归
相应得到的回归模型可由自变量的估计因变量的条件期望；分位数回归研究自变量与因变量的条件分位数之间的关系，相应得到的回归模型可由自变量估计因变量的条件分位数。相较于传统回归分析仅能得到因变量的中央趋势，分量回归可以进一步推论因变量的条件概率分布。分量回归属于非参数统计方法之一。
怎样进行辅助回归?
Equation-输入lnyclnx1lnx2x3点击确定，即可得回归结果。再点击view-Representations，就还可以看到回归方程。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”。在窗口中输入“dataYX1X2”以确定回车键，如下所示。比如你...
...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....
请教问题,关于自相关
第一步，估计模型 ls chukou c chukou(-1) gdp gdp(-1)（这步，你会得到一个回归模型，回归模型你会看吧？假设你得到的回归模型为：chukou＝c＋α*chukou(-1)＋β*gdp＋μ*gdp(-1)，c、α、β、μ是常数，由回归结果可以看出它们的具体数值。）第二步，作差分变换 genr chukou0=chukou-α...
回归系数的显著性检验
利用这两个关系式可以解决值多大时回归效果才算是显著的问题。因为对给定的检验水平α, 由分布表可查出的临界值, 然后由即可求出的临界值:, (3.7)当时, 则认为回归效果显著。例3.1 利用方差分析对例2.1的回归方程进行显著性检验。方差分析结果见表3.2。表3.2 来 源 平方和 自由度 方 差 ...
芝山区丹桂回答： 我做的是OLS,回归结果主要看的是:①变量系数的p值,判断在1%,5%,10%水平上是否显著.②R²,决定了模型的拟合效果,一般是越接近1,拟合效果越好.③DW值,判断是否存在线性相关,一般DW值在1.8-2.2之间比较好.学艺不精,仅供参考哇.
月石18884675511问： 用stata做ols回归后出来的数据分别代表什么?如图 回归模型为Y=B1+B2X+u 各数据分别是什么意思?代表什么?如***(数字)代表残差平方和之类的,谢谢! - ？
芝山区丹桂回答：[答案] 关键看三个地方,一个是判定系数R方,本图中,为0.9464,拟合优度很高. 第二看回归系数,本例中,常数项为9.347,系数为0.637, 第三看回归系数的显著性检验,即P值,本例中,x的系数的P值为0.000,小于0.05,说明x对因变量有显著的影响...
月石18884675511问： 计量经济学ols法回归结果中＂值＂指的哪个数值 - ？
芝山区丹桂回答： 这个问题说实话,模糊的让人不知道如何回答.OLS 回归结果有很多值,每一个值都有不同的检验意义.笼统的说,1. 一般会看R 值,或者是有调整的R值.这个是数值是检验整个模型拟合的好坏.2. 各个自变量的 系数值,这些数值是否在方...
月石18884675511问： OLS回归后对结果的分析都要分析什么内容? - ？
芝山区丹桂回答： R2=0.81,拟合优度不低,说明解释变量可以对被解释变量解释系数的p值,进出口显著,但是常数项不显著DW值显示,你这个可能存在一阶自相关
月石18884675511问： 请教如何分析OLS的结果 - ？
芝山区丹桂回答： 从你估计结果来看,名义股票收益和联邦基金利率没有线性关系.没有线性关系,它的系数就没有任何的意义.你非要解释,那只能说联邦基金利率增加一个单位(我估计是1个百分点),名义股票收益增加0.000642个单位(万元?亿元?).常数项好象没有什么意义,因为我对这方面了解不多,只能从统计的角度给你说明.也只能这么讲了,如果你的模型比较好的话,那可以说,自变量t检验通过,拟合优度比较好,方程整体检验效果比较好,从而自变量的 ...
月石18884675511问： 请教spss回归分析结果解读 - ？
芝山区丹桂回答： 首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05,如果小于0.05,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于0.05,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了.其次,在回归模型显著的基础上,看调整的R方,是模型拟合度的好坏,越接近1,说明拟合效果越好.这个在一般做论文中,不需要管它的高低,因为论文重在研究方法和思路的严谨性,导师不会追究你的结果是对是错,你的数据本身就不一定有质量,所以无所谓,不必在意.第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于0.05,说明该自变量对因变量有显著预测作用,反之没有作用.
月石18884675511问： spss 线性回归分析结果怎么看? - ？
芝山区丹桂回答： Model Summary 是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好. ANOVA是方差分析,然后F检验 Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数
月石18884675511问： 怎么检验两个回归式的截距项是否显著不同 - ？
芝山区丹桂回答： 例如,把性别作为调节变量,在AMOS里就可以用多组比较的方法,从结果报告的P值可以看出模型对男女是否等同;如在spss里对男女分别做回归,该如何分别回归,如何比较两个方程所得标准回归系数是否有差异呢? 举例: 女生组 y1=a1+b...
月石18884675511问： 如何判断回归模型的显著性 - ？
芝山区丹桂回答： 回归模型的显著性是指自变量对因变量的解释程度,即自变量的变化能否引起因变量的变化.回归模型的显著性与以下几个因素有关: 1.样本量:样本量越大,回归模型的显著性越有可能得到提高.因为较大的样本量可以提供更多的信息,有助...
月石18884675511问： 计量经济学中的模型已经采用了最小二乘法估计,为什么还要进行拟合优度检验? - ？
芝山区丹桂回答： 最好有以下几块东西 1、选定研究对象 (确定被解释变量,说明选题的意义和原因等.) 2、确定解释变量,尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择,并初步判定个变量对被解释变量的影响方向. ( 作出相应的说明 ) 3、确定理论模型或函...
