1樓：匿名使用者
多元迴歸分析會給出f檢驗和t檢驗結果的，其中f檢驗是針對整個模型的，如果檢驗顯著那麼說明自變數對因變數能夠較好地解釋；而t檢驗是針對單個變數的，如果顯著說明單個自變數對因變數有較大影響否則就需要將其踢出模型之外。
自由度n一般是指樣本總數，k是指自變數的個數。
2樓：匿名使用者
f檢驗會自動出來，如果這個都不知道，還是不建議你亂做
我經常幫別人做類似的資料統計分析的
怎麼分析eviews 中f檢驗和t檢驗的結果
3樓：匿名使用者
多元迴歸分析會給出f檢驗和t檢驗結果的。
其中f檢驗是針對整個模型的，如果檢驗顯著那麼說明自變數對因變數能夠較好地解釋；而t檢驗是針對單個變數的，如果顯著說明單個自變數對因變數有較大影響否則就需要將其踢出模型之外。
自由度n一般是指樣本總數,k是指自變數的個數。
4樓：匿名使用者
首先分析模型整體擬合程度，主要指標為r-squared和adjusted r-squared（二者差別主要在於後者加上了自由度，使結果更準確），通過觀察我們可知整體擬合良好。f檢驗是針對整個模型所做的檢驗，說明模型整體顯著，但是並不代表各引數顯著。
然後分析各個自變數對因變數的影響的顯著水平，自變數對因變數的影響顯著與否主要看p(prob)值，一般而言p<0.05即可，當然有的研究p<0.1也是可以接受的。
x1的p值為0.0001，x3的p值為0.0431，說明這兩個變數對因變數影響顯著。
其他不顯著。
5樓：匿名使用者
看sig與0.05（通常是這個）的大小
大於0.05，就是在5%的水平上不顯著
不顯著模型就沒意義了，影響自然是很大的
6樓：怕瓦落地
在eviews裡面，一般adjusted r-squared通過了（高於0.8），f檢驗值也就差不多通過了。另外，t值不用查表，看prob就可以，只要prob低於0.
1或0.05，一般都算通過。
怎麼從eviews迴歸分析結果中看出有沒有顯著影響 10
7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方是表示迴歸的擬合程度，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。
8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方是表示迴歸的擬合程度，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、帶有自迴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、估計和分析向量自迴歸系統；
9、多項式分佈滯後模型的估計；
10、迴歸方程的**；
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進行一元線性迴歸，常數項t檢驗為負，迴歸還有意義沒？ 30
9樓：
有意義的，因為常數項通過了5%水平下的顯著性檢驗。
迴歸結果表明，模型擬合效果良好，可決係數r2=0.9635，表明gdp變化的96%可由……解釋。整體來看f檢驗值的伴隨概率遠小於顯著性水平0.
05，說明方程總體線性關係顯著。對變數進行顯著性檢驗，觀察t統計量的伴隨概率也通過0.05的顯著性檢驗。
估計結果表明，各引數t值和f值的顯著性水平p均小於ɑ=0.05，擬合效果顯著。
但是杜賓檢驗未通過，存在負的序列相關性。
其他分析只有這張表是看不出來的。以上均是單從估計結果和引數說的，實際上觀測值只有5個，怎麼說都不可靠，因為n太少了。估計引數如t值、f值都不可靠。
10樓：匿名使用者
有沒有意義是看p值
我替別人做這類的資料分析蠻多的
matlab做多元迴歸分析時怎麼處理啞變數有例子最好
用dummyvar 函式 比如你抄有一列是啞變襲量列，設它為x i 1 3 2 1 1 一bai共有3個可能的離散取du值 啞變數分離就是將zhi這個變數分離為dao3個變數，每個變數取0或1 xi dummy dummyvar xi 結果就是 xi dummy 1 0 0 0 0 1 0 1 0 ...
怎麼用Eviews分析多元非線性迴歸模型呢
分析方法有很多的,你的因變數是什麼?我替別人做這類的資料分析蠻多的 如何用matlab非線性迴歸分析 把y x a兩邊取bai對數,就有log y a log x 如果將log y 看成 du是log x 的函zhi數,那麼它們是dao線性的.這時回是方程的個數是10000個,而未知數答是1個 a ...
在多元迴歸中，T檢驗，Z檢驗和F檢驗有什麼區別和聯絡？分別是用來做什麼的？請用通俗的語言解釋
t檢驗和z檢驗知識使用條件不同，z檢驗是在方差已知的情況下用，如果樣本量大於50也可用z檢驗 因為z的求值需要方差這個量 f檢驗主要是檢驗樣本和總體的方差一樣，是z檢驗t檢驗的前提條件 緣分叵測，我們無從得知下一刻會發生一些什麼。在迴歸分析中,f檢驗和t檢驗各有什麼作用?f檢驗用來分析用了超過一個引...