百度作业网eviews求F统计量
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/08/11 05:36:51
模型中三个解释变量的估计值分别为0.132750,0.746915,0.129291,标准差分别是0.033748,0.049699,0.046890,标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的,越小越
请看.
就是说这些参数都相等.第一幅图原假设是C2=C3,然后3个检验测试结果的p值都远远大于0.05,那么无法否定原假设,认为C2=C3.下面的都同理,你的p值都在0.5附近,大得很.每幅图的第二个表是告诉
（1）样本中观察值个数n（2）S.D.dependentvar（被解释变量标准差）的值,记为s（3）Sumsquaredresid（残差项平方和）的值,记为r则：可决系数=[s*s*（n-1）-r]/
在模型估计结果里有一项是Sumsquaredresid,也就是该模型的残差平方,不用另做的
检验统计量简单来说就是用来决定是否可以拒绝原假设的证据.检验统计量的值是利用样本数据计算得到的,它代表了样本中的信息.检验统计量的绝对值越大,拒绝原假设的理由越充分,反之,不拒绝原假设的理由越充分.
令x+1=y,则f(y)=y2-4y-4,y属于[t,t+1].1.当t
因为f检验是对方程整体拟合度的检验,对于参数的检验适用于t检验
可以的,自相关本身就是检验一个序列自身（不同时期间）的相关程度.建模后所做的自相关检验,主要是针对残差序列进行DW检验,从原理上说用直接用来检验原序列也是可以的.但其实这样式错的,这涉及到非参的问题,
F=【剩余平方和/k】/【回归平方和/（n-k-1）】
F=MS组间/MS组内B
以X^2分布为例子吧x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则x1^2+x2^2+...遵守X^2(n)分布相当于形成了一个新统计量Y=x1^2+x2^2+...是新的统计量!而t分布,F分布
我也是菜鸟,说下我的想法根据p值0.0029,这两组数据在5%的显著性水平下显著相关,在1%的显著性水平下就不显著相关D.W检验量检验的应该是自相关,也就是ui与uj的相关性
和所区的置信水平有关,一般а=0.05,只要当P小于这个值时就拒绝原假设H0：方程不存在,则接受备择假设H1：方程存在
由样本所获得的一些数量特征称之为样本统计量.
这确实是一个罕见的问题,我也是第一次见到,但是可以理解.t检验通过,表明这些自变量对因变量影响显著,但并不能说影响重要.要注意统计学意义上的“显著”的特定含义：是指该系数与0的差别显著.因此,显著并不
应该是可决系数吧,其实完全没必要知道它们的关系,只要知道残差平方和和回归平方和以及它们的自由度就可以算了.再问：当R^2=1时，F=？再答：只知道这个算不出来，还有其它条件么再问：没有了。有选项A.F
P和F是两个统计量,是通过随机变量构造出来的检验统计量.因为数学公式在这里不好输入,建议你按如下步骤去学习一下：1、首先看《概率论与数理统计》假设检验一章的内容,尤其是针对不同情况不同数目的随机变量如
算啊我经常帮别人做这类的数据分析的没有这么多如果的,你不要发散思维
你的问题出在变量名重了,所以无法计算如果你的原始变量序列是x,则其差分序列得重新命名,如x1命令：datax1——创建一个名为x1的新的序列组x1=D(x)——计算原始变量序列的一阶差分序列