1樓：匿名使用者
不用查表的，ttest95%顯著的t值是1.96，所以x1,x2,x4可以，x3不顯著f越大越好，說明解釋變數之間的相關性小，100很顯著了r^2幾乎到1了，擬合的很好，也是越大越好。但是，給你一點勸告，10個資料不能估計4個變數，你的模型沒有任何意義，即使檢驗合格了。
因為資料分析是建立在大樣本的基礎上，4個解釋變數至少32組資料。
2樓：匿名使用者
ols是ordinary least squares的簡寫，即普通最小二乘
求統計學eviews大神，ols回歸分析後，foi下面括號內的數值表示什麼？ 250
3樓：匿名使用者
我沒有用過你這個軟體，但我有種感覺括號裡的是p值，因為都小於1.
4樓：中國人看好中國
引數估計值的t檢驗值,用來判斷引數估計值是否顯著
5樓：
一般是標準誤，也有人寫t值
圖來自於eviews中的ols回歸結果,請問應該怎樣分析
6樓：匿名使用者
r2=0.81，擬合優度不低，說明解釋變數可以對被解釋變數解釋
係數的p值，進出口顯著，但是常數項不顯著
dw值顯示，你這個可能存在一階自相關
7樓：匿名使用者
主要看系數值、f、p、dw值
我經常幫別人做這類的資料統計分析
如何看懂eviews多模型ols回歸分析
8樓：匿名使用者
這個不是eviews直接輸出的結果
主要就是比較r2
9樓：匿名使用者
f統計量肯定大於標準值，adj-r2資料接近1，通過檢驗
怎麼從eviews回歸分析結果中看出有沒有顯著影響 10
10樓：空嵐沫
模型中解釋變數的估計值為-0.466102，標準差是0.069349,標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。
估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示回歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。
d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
11樓：九月
1、引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；f的p值，小於0.05的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關。
2、標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。
估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示回歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。
d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
擴充套件資料：
主要功能
引入了流行的物件概念，操作靈活簡便，可採用多種操作方式進行各種計量分析和統計分析，資料管理簡單方便。其主要功能有：
1、採用統一的方式管理資料，通過物件、檢視和過程實現對資料的各種操作；
2、輸入、擴充套件和修改時間序列資料或截面資料，依據已有序列按任意複雜的公式生成新的序列；
3、計算描述統計量：相關係數、協方差、自相關係數、互相關係數和直方圖；
4、進行t 檢驗、方差分析、協整檢驗、granger 因果檢驗；
5、執行普通最小二乘法、帶有自回歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、arch 模型估計法等；
6、對二擇一決策模型進行probit、logit 和gompit 估計；
7、對聯立方程進行線性和非線性的估計；
8、估計和分析向量自回歸系統；
9、多項式分布滯後模型的估計；
10、回歸方程的**；
11、模型的求解和模擬；
12、資料庫管理；
13、與外部軟體進行資料交換。
用eviews做多元對數回歸分析，如何輸入命令？
12樓：奮鬥為了愛情
有兩種方法bai，第一種：在命令窗du口中輸入
zhi genr lny=log(y) 然後回車，生成daoy的對數序列，lny只是新內的序列名稱，按照格式生成其他容對數序列再回歸；第二種，直接在選單欄中選擇quick然後選擇estimate equation,輸入log(y) c log(x1) log(x2) log(x3)，注意中間有空格，對數函式要加括號，不區分大小寫，c為常數。
13樓：匿名使用者
你在eviews主視窗的選單
copy欄中選擇quick然後選擇estimate equation,裡面選用線性回歸模型ols估計，然後再裡面輸入你要的模型就可以了，比如你的輸入：logy logx1 logx2 logx3,即可。變數之間要有空格。
希望能幫助到你
eviews回歸分析結果怎麼看
14樓：
1、回歸分析是**中最常用的研究假設檢驗技術，想知道自變項x對依變項y的解釋力或**力時，最常用的是線性回歸spss: analyze- regression- linear。
2、彈出對話方塊，輸入想要驗證的自變項和依變項，如圖。
3、如圖，sig. p<.05,有顯著性， 表示自變項x對依變項y的解釋力或**力正相關。
4、r square 自變數能夠解釋依變數的變異量，此處.763表示共同解釋76.3%的變異量，**報告中要報告調整後的r平方，即adjusted r square。
15樓：徐臨祥
eviews回歸分析結果看法如下：1.引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.
05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；2.f的p值，小於0.05模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關，結合所述，可以乙個個對照分析。
16樓：隔夜的狂歡
引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；f的p值，小於0.05的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關，結合我說的，你乙個個去對照吧
50分獻上!eviews回歸中ols回歸各個值代表含義以及之間相關聯絡 50
17樓：
f反映的是變數總體聯合對方程解釋的顯著性；
t反映單個變數對方程的解釋是否顯著；
r方代表回歸方程的擬合程度，越高越好。
18樓：峰的靈魂
adjust r-squared:調整的可決係數s.e.
of regression:隨機項的標準差sum squared resid:殘差平方和。
即未被模型解釋胡那部分，
std.error:各引數的標準誤差，
f統計量：反映的是變數總體聯合對方程解釋的顯著性；
t：t-statistic:t統計量，反映單個變數對方程的解釋是否顯著；
r2:可決係數，代表回歸方程的擬合程度，
如何看懂這張eviews回歸分析的圖
19樓：匿名使用者
t值的絕對值分別為7.52和4.11，都比較大（一般給定顯著性水平，t的臨界值在2左右），表明它們是統計顯著的；當然，由於ser01的t值小於0，表明其對被解釋變數ser02的影響顯著為負。
p值都很小，從另乙個角度說明截距與解釋變數都統計顯著。
r^2為0.4042，表明被解釋變數（ser02）的波動，有40%左右可以歸結為解釋變數（ser01）的波動所引致。
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