独立样本T检验如何操作和分析结果，？独立样本T检验用于比较两个独立的样本的平均数是否有差异，他需要数据的总体符合正态分布所以在进行T检验前要先对数据进行正态性检验，。
怎么用EViews做残差序列检验 1、首先用create命令建立workfile，在workfile structure type 中选择Dated-regular frequency，在Frequency中选择Annual，在Start date 和End date 中分别输入1980以及2009，点击键盘OK键。2、在主窗口中用命令data y x。3、将数据导入Eviews中，excel的数据可以直接复制粘贴到group中。4、用最小二乘估计中的命令方式ls y c x，建立方程，在主窗口中输入ls y c x，点击enter键。5、在上面的Equation窗口中选择forecast按钮，弹出预测设置窗口。6、选好之后，点击OK，有预测值曲线和各个评价指标，同时在主窗口生成预测值序列yf。7、点击yf，这就是残差序列检验。
怎么用eviews进行残差正态性检验
若做回归分析的时候，残差不是正态分布真的就不能做回归分析了么。不用回归有别的方法能检验自变量显著么 你的问题太多，我不能一一做详细回答。随机干扰项不是正态分布也可以做回归，不过参数的估计方法最好不要使用OLS，使用极大似然估计会好一些，相应的似然函数有变化。12个变量得到一个好的结果可能不太容易，如果确定了解释变量与被解释变量之间的理论关系，则直接得到结果，有理论支持，是最好的证据。如果没有理论支持，可以使用“逐步回归”，不过这因为“目的导向”而常常饱受诟病。逐步回归已经通过判决系数和F检验做了剔除，所以不需要做共线性检验，异方差则看你的数据性质，如果是界面数据还是做一下。详细的步骤，自己去找我之前回答的问题，应该有，我没时间逐一列出这种繁琐的事情。
P值和显著性有什么区别？ 显著性2113水平与P 值的区别：1、表示5261含义不同：（1）显著性水平是假设4102检验中的一个概念，是1653指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。（2）P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。2、取值含义不同：（1）显著性水平是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。（2）统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P为有统计学差异，P为有显著统计学差异，P为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05、0.01、0.001。扩展资料P值计算方法1、P值是：1)一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。2)拒绝原假设的最小显著性水平。3)观察到的(实例的)显著性水平。4)表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。2、P值的计算：一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：左侧检验。
请问如何用eviews建立均值回归方程 Glossary：ls(least squares)最小二乘法 R-sequared样本决定系数（R2）：值为0-1，越接近1表示拟合越好，>；0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，解决这个问题使用。
用eviews做出来额JB值要怎么判断是否服从正态分布啊？数值有什么恒衡量标准吗？ Eviews中，可以在数据描述中绘制直方图），该软件一并提供了Jarque-Bera（JB）检验结果，其零假设是数据服从正态分布，如果P值过小，表明拒绝零假设，数据不服从正态分布。。
432统计学和396统计学是什么 = = 我在考研论坛上看到 不清楚专业分类 求解答 所谓432统计学指2113的是应用统计硕士（专业学位）。5261考查内容有：一、统计学 1．调查的4102组织和实施1653。2．概率抽样与非概率抽样。3．数据的预处理。4．用图表展示定性数据。5．用图表展示定量数据。6．用统计量描述数据的水平：平均数、中位数、分位数和众数。7．用统计量描述数据的差异：极差、标准差、样本方差。8．参数估计的基本原理。9．一个总体参数的区间估计。10．样本量的确定。11．假设检验的基本原理。12．一个总体参数的假设检验。13．方差分析的基本原理。14．单因子和双因子方差分析的实现和结果解释。15．变量间的关系；相关关系和函数关系的差别。16．一元线性回归的估计和检验。17．用残差检验模型的假定。18．多元线性回归模型。19．多元线性回归的拟合优度和显著性检验；20．多重共线性现象。21．时间序列的组成要素。22．时间序列的预测方法。二、概率论 1．事件及关系和运算；2．事件的概率；3．条件概率和全概公式；4．随机变量的定义；5．离散型随机变量的分布列和分布函数；离散型均匀分布、二项分布和泊松分布；6．连续型随机变量的概率密度函数和分布函数；均匀分布、正态分布；7．随机变量的期望与方差楼主说的396统计学是。
