如果戈里瑟检验表明普通最小二乘估计结果-搜答案-智慧作业帮

给你一个例子：figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.291

m=[99,139,199,299]';n=[0.35,0.25,0.2,0.15]';%拟合n=ae^(bm)模型s=fitoptions('Method','nonlinearLeastSquar

原贴请看：>>clear>>f=inline('a(1)*x+a(2)*x.^2.*exp(-a(3)*x)+a(4)','a','x');x=[0.10.20.30.40.5

OLSordinarylinearsquare

看prob值,小于0.05就说明自变量在5%水平上显著一般T值越大P值越小你的模型DW值偏小,说明存在自相关其他方面到没有问题再问：��Ȼ��Ӧ��ȥ��һ��

Eviews和Excel都是普通最小二乘法如果你没有遗漏常数的话结果肯定是正确的至于书是什么书我们都不知道另外书上也可以有印错嘛再问：如果有支出费用、销售量、利润三个变量，只研究支出费用与销售量之间的

的确,拟合出具体模型并不能算完整,算拟合优度能使你的论述更加有说服力,要摆出来一些模型的事实来说服别人

x=[200320042005200620072008];y=[686648006907122073317128817465808892483193049977];p=polyfit(x,y,1);%

用polyfit（）语句可以polyfit(x,y,拟合次数n);x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是最小二乘法拟合你可以这样写x=[0.250.50.7511.522.533

出错在于函数不能用inline定义,改用匿名函数@,如：t=[0.25,0.5,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]

应用polyfit可以做曲线拟合.我需要你的拟合函数.不同的非线性拟合函数有不同的拟合形式.大多都是通过两边同时取对数级log!然后令X=log（x）,Y=log（y）

OLS（ordinarylinearsquare）

D

你说的3维是真3维还是假3维.假3维的2次二项式我写过.就是一个曲面.坐标x,y上的点的值是z.（z不是坐标值,所以说是假3维）.只要你根据一维的方法,对二项式的x,y分别求偏导,然后令方程等于零,最

m文件functiony=nihe4(p,x)y=p(1)*x+p(2)*x.^2.*exp(-p(3)*x)+p(4);主程序：x=0.1:0.1:1;y=[2.3201,2.6470,2.9707

把f=x(1)*(x(3)/x(2))^(2*x(2))*(x(2)-1)^(2*x(2)-2)/205000/(2*x(2)+1)/(t^2*(426/680)^2-426^2)/t^(2*x(2)

中间部分左边“WEIGHTS”下面有选项“type”进行选择,然后"WEIGHTseries"就会切换成可输入状态,输入你的权重序列即可.

DW近似等于2(1-r^2)所以2×(1-r^2)=0.6r^2=0.7估计你问的应该是这个把.

程序为：x=[15,30,45,60,75,90,105,120,135,150,165,180,195,210,225,240,255,270];y=[7,7.9,8.8,10,11,12.6,14

当然是选D当然有偏但最小二乘量是最小的