怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响 1、参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的。
eviews回归分析结果怎么看 1、回归分2113析是论文中最常用的研究假设检验技术5261，想知道自变项4102X对依变项Y的解释力或预测力时，最常用的1653是线性回归SPSS：Analyze-Regression-Linear。2、弹出对话框，输入想要验证的自变项和依变项，如图。3、如图，Sig.P，有显著性，表示自变项X对依变项Y的解释力或预测力正相关。4、R Square 自变数能够解释依变数的变异量，此处.763表示共同解释76.3%的变异量，论文报告中要报告调整后的R平方，即Adjusted R Square。
以下是我的eviews的回归分析结果，看不懂，求高人帮我分析一下~感谢啊~~ 看不到结果，就别乱做分析我经常帮别人做这类的数据分析的
怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响 模型中解释变2113量的估计值为-0.466102，标准差是52610.069349，标准差是衡量回归系数值的稳4102定性和可靠1653性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值（prob)都小于5%水平，说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度，越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加，对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残差是否序列自相关，如果严重偏离2，则认为存在序列相关问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验，越大越显著。扩展资料：Eviews的处理：Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据。根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用。
eviews估计结果怎么分析 F值，是模型总体显著性检验的指标，它越大，模型越好。本例中，它下面对应的P值小于0.01，通过了0.01水平的显著性检验，说明模型总体显著。至于其它，主要的是回归系数的P值，CITYINCOME回归系数对应的P值为0.009，小于0.01，拒绝原假设，说明该回归系数与零的差异显著，即，这个自变量对因变量有显著的影响。CITYCONS(-1)的系数的P值为0.45，大于0.01，也大于0.05，没有通过检验，说明这个自变量对因变量的影响在统计学意义上不显著。另一个较重要的是R方，为0.99，接近1，表明拟合优度相当好。
以下是我的eviews的回归分析结果，看不懂，求高人帮我分析一下~~谢谢~~ 挑重要的说吧：因变量p，最小二乘方法，样本数19，公式应该是p=-15.59154+0.947019a+0.247311e-6.863469x常数项c和自变量e的参数都不显著，都无法拒绝不为0的原假设。拟合。
eviews回归结果分析，这个结果怎么分析，没有一个是显著的还可以分析吗 没分析的必要的，因为F统计量的伴随概率P已经是0.36了，整体不显著！
计量经济学中 如果eviews 回归的结果中把可决系数和调整的后的可绝系数都去掉，F统计量也去掉，怎么计算？ ^（1）样本中观察值个数n（2）S.D.dependent var（被解释变量标准差）的值，记为s（3）Sum squared resid（残差项平方和）的值，记为r则：可决系数=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)]其他t统计量，回归标准差调整的可决系数可调整的后的可绝系数=1-(1-R^2)（n-1）/(n-k)F统计量=(n-k)R^2/[(1-R^2)(k-1)]R^2就是可决系数
