eviews最小二乘法結(jié)果分析？?jī)?nèi)容很多，抓關(guān)鍵點(diǎn)就行了。仔細(xì)看了看可以判定系數(shù)R方，為0.72，擬合優(yōu)度尚可。詳細(xì)地說(shuō)，在因變量的總變化中，有72.3%是由自變量P引起的，而27.7%是由其它因素紊

eviews最小二乘法結(jié)果分析？

內(nèi)容很多，抓關(guān)鍵點(diǎn)就行了。

仔細(xì)看了看可以判定系數(shù)R方，為0.72，擬合優(yōu)度尚可。詳細(xì)地說(shuō)，在因變量的總變化中，有72.3%是由自變量P引起的，而27.7%是由其它因素紊亂的。模型擬合效果還不錯(cuò)。多大范圍之內(nèi)呢？

時(shí)序序列，0.8以上算好，0.6-0.8算比較不錯(cuò)。再小就有問題了。截面數(shù)據(jù)，則0.3-0.4就算比較好了。

二看回歸系數(shù)的P值，本例中，自變量的P值0.71，沒是從顯著性檢驗(yàn)，只能說(shuō)明P對(duì)Y沒有顯著性影響。范圍是大于等于0.05，才能說(shuō)自變量對(duì)因變量有比較顯著影響。其它數(shù)據(jù)全是關(guān)鍵是的，這個(gè)可以暫時(shí)不選擇性的遺忘。

eviews線性回歸分析結(jié)果解讀算樣本回歸函數(shù)？

參數(shù)顯著性檢驗(yàn)分析t實(shí)驗(yàn)檢測(cè)不對(duì)應(yīng)的prob，若大于00.05則參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是從，仔細(xì)看r方，越將近1，擬合優(yōu)度越高；f的p值，大于0.05的話模型才顯著，dw單獨(dú)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)殘差序列的相關(guān)性的，在2的附近，說(shuō)明殘差序列不相關(guān)，特點(diǎn)我說(shuō)的，你一個(gè)個(gè)去再結(jié)合吧

eviews回歸結(jié)果應(yīng)該怎樣詳細(xì)分析啊y？

eviews回歸分析結(jié)果看法萬(wàn)分感謝：

1.參數(shù)顯著性測(cè)定t分析檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的Prob，若大于00.05則參數(shù)的顯著性分析檢驗(yàn)按照，再仔細(xì)看R方，越接近1，擬合優(yōu)度越高；

2.F的P值，大于10.05模型才作用效果，DW用處測(cè)定殘差序列的相關(guān)性的，在2的附近，那就證明殘差序列不具體，生克制化所述，可以不一個(gè)個(gè)再對(duì)照分析什么。

eviews輸出結(jié)果如何判斷顯著性？

eviews回歸分析結(jié)果看法:：

1.參數(shù)顯著性測(cè)定t測(cè)定隨機(jī)的Prob，若小于等于0.05則參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)是從，再仔細(xì)看R方，越將近1，擬合優(yōu)度越高；

2.F的P值，小于0.05模型才作用效果，DW為了實(shí)驗(yàn)檢測(cè)殘差序列的相關(guān)性的，在2的附近，那就證明殘差序列不相關(guān)，增強(qiáng)所述，可以不個(gè)個(gè)再對(duì)照講。

EViews回歸結(jié)果?？闯鰜?lái)解釋變量被解釋變量，很基礎(chǔ)的東西?？墒强幢砜床欢?，先來(lái)個(gè)簡(jiǎn)單點(diǎn)的？

DependentVariable被回答變量，也叫因變量。

Method最小二乘sample樣本量解釋變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤t統(tǒng)計(jì)量p值問題答案：Variable下面那個(gè)是請(qǐng)解釋變量log（TIME）,太清晰看不清楚。Dependent Variable后面那個(gè)是被解釋變量log(DISTANCE)?；貧w方程:log（TIME）log(DISTANCE)u擬合優(yōu)度那就是R-squared后面的值，0.999999只希望極大幫助！