eviews多元線性回歸模型的公式 eviews標(biāo)準(zhǔn)差公式?
eviews標(biāo)準(zhǔn)差公式?樣本標(biāo)準(zhǔn)差方差的算術(shù)平方根sssqrt ((x1-x) 2 (x2-x) 2。(xn-x) 2)/(n-1))總體標(biāo)準(zhǔn)差σ sqrt ((x1-x) 2 (x2-x) 2。(x
eviews標(biāo)準(zhǔn)差公式?
樣本標(biāo)準(zhǔn)差方差的算術(shù)平方根sssqrt ((x1-x) 2 (x2-x) 2。(xn-x) 2)/(n-1))
總體標(biāo)準(zhǔn)差σ sqrt ((x1-x) 2 (x2-x) 2。(xn-x) 2)/n)
由于方差是數(shù)據(jù)的平方,與檢測值本身相差太大,人們很難直觀地測量出來,所以我們往往用方差的根號(hào)來換算回來,也就是標(biāo)準(zhǔn)差(SD)。
估計(jì)值的顯著性概率(prob)小于5%,表明系數(shù)顯著。
r平方是回歸的擬合度,越接近1,擬合越完美。
調(diào)整的右側(cè)是 "懲罰 "對(duì)于隨著變量的增加而增加的變量。
D-W值是回歸殘差是否為序列自相關(guān)的度量。如果嚴(yán)重偏離2,則認(rèn)為存在串聯(lián)相關(guān)問題。
什么叫變截距變系數(shù)模型?
It 這很簡單。利用
eviews面板數(shù)據(jù)f統(tǒng)計(jì)量里面f1和f2的值怎么算出來的?
變系數(shù)模型(注意不要稱重)的回歸確定了后結(jié)處水果殘差的平方和,后結(jié)被命名為S1。
對(duì)變截距模型進(jìn)行回歸,同樣,得到S2。
回歸到常系數(shù)模型獲得S3。
F2(S3-S1)*(NT-N(k-1))/[S1 *(N-1)(k-1)]
f1(S2-S1)*(NT-N(k ^ 1))/[S1 *(N-1)k]
n是截面構(gòu)件的數(shù)量。
t是周期數(shù)。
k是解釋變量的數(shù)量。
通過命令窗口輸入標(biāo)量(有效水平值,(N-1)k,NT-N(k-1))。
標(biāo)量(顯著水平,(N-1)(k-1),NT-N(k-1))
里面的值需要計(jì)算并填入,就可以得到F的對(duì)應(yīng)表。雙擊序列在
eviews做gq檢驗(yàn)步驟?
G-Q檢驗(yàn)來檢驗(yàn)異方差的存在性
原則:
在一元線性回歸分析中,自變量X先排序(默認(rèn)為升序)。
刪除中間1/4樣本,對(duì)前后兩個(gè)子樣本進(jìn)行線性回歸,得到殘差平方和。
因?yàn)樵诋惙讲钅P椭?,ei服從(0,σi2)的正態(tài)分布,所以構(gòu)造了F統(tǒng)計(jì)量(∑ E1 2/N1-1)/(∑ E22/N2-1)。)。
原始假設(shè)H0:不存在異方差。
替代假設(shè)H1:異方差存在。
如果計(jì)算FFα,則拒絕原假設(shè),說明異方差的存在。