作业帮Eviews线性回归中常数r方分析
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/07/13 22:16:57
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
你给个邮箱,我发给你
我是高三之后才总结出学习数学的方法的,首先你必须对自己有信心.你得坚信我能学好数学.其次你说的题海战术,这是一个历史悠久的战术了,为什么这么多年还没有淘汰,就是它适合大多数的学生,你做题做的多,见得就
sig是指的的显著性水平,就是p值,一般来说接近0.00越好,过大的话只能说不显著,这是你选择的样本和模型决定的,没法办
联系你了,看能否帮到
R2就是相关系数的平方,R在一元线性方程就直接是因变量自变量的相关系数,多元则是复相关系数
当然要同步了亲~~你想啊,如果这个变量在96年之后才有的话（这里都以数据为准）,那么80年-96年之间这个变量对模型是没有影响的,这个时候会产生很多偏差,不止是简单的加上补漏就行的,必须要把这17年的
这是没法预测的,已知的年数太少
就是R的平方,R方通常用来描述数据对模型的拟合程度的好坏,一般来说还是R方和调整后的R方（adjustR-square）更常用.
说明结果很好.R方是代表百分之多少可以解释你的结果,你的是1,就是你所用所有因变量100%可以解释你的依变量.
我有这个,做了多重共线性,异方差和自相关检验和修正再问：能发给我么？2224392603再答：已经发给你了哈，嘿嘿
t当然是时间啦很简单的用eviews做
这个情况很常见.序列E为单位根序列（AR(1)=0.999874）,没有明显的趋势项时,其常数项不能拒绝其=0的原假设,就会出现标准差这么大.再问：那么这个结果是正常的么，能说明F和E之间的关系么再答
选择2.随着解释变量的增加,无论解释变量是否真的与被解释变量相关,R²都会提高引入调整后的R²,则可以度量“真正的相关性”,它不会随着无关解释变量的引入而显著提高.校正的R方=1-
一天之内就可以给出解决答案拉再问：已经把数据发到你邮箱了！请尽快解答！谢谢！还有你按这个题目搜索百度知道会看到电脑软件分类也有一个一摸一样的问题。回答之后去那边报一声我会采纳的。加起来有160分的积分
不能简单的这样看吧,你要先对数据进行单位根检验,看看两序列数据是否为平稳序列,只要是平稳的,就是同阶单整的,就可以进行协整检验了.再问：那如何进行单位根检验呢？请指教，谢谢！再答：说起来不太方便，我的
在显示相关检验的窗口中,有一个Forecast,选择它,设置好需要回归预测的变量名（默认时就是因变量后面加个f）,然后下方的样本范围内输入预测的区间因为你需要外推两个预测（即超出样本1985-1998
是相关系数r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X,Y分别表示Xi,Yi的平均数～
先把变量去对数然后安装普通回归分析进行操作就可以啦
假设你的多个变量分别为yx1x2x3其中y为因变量,其余为自变量在命令窗口输入lsycx1x2x3回车得到结果.