Eviews计量结果中prob是什么

（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]/

主要看P值.但是GRANGER因果检验一般都是以变量相互不具有因果关系为原假设的,这样的原假设下,P值小于0.05就说明具有因果关系.

我同意楼上的...这个应该是G-Q(戈德菲尔德-匡特)的异方差性检验...不过貌似你的步骤..有点问题..你的M(1)没有取值啊...步骤解释:1.对x按升序排列(默认升序..要降序请加d)2.定义M

表示1.45×10^-7,这个E表示位置不够,用科学计数法表示数据.

1、R-squared与AdjustedR-squared是方程拟合程度的度量,达到0.7已经可以了；2、Akaikeinfocriterion和Schwarzcriterion等位信息量值,用来比较

p>0.1,表明至少在10%的显著性水平上ar(1)的系数不能拒绝为0的假设,所以得出的方程不能用.t检验和f检验都是要看它是否显著,是否通过检验要看原假设是什么.对于估计参数来讲,t检验都要显著,如

应用计量经济学综合实验报告一、观察序列特征（一）变量的描述统计变量的描述统计表XYMean24.1913338.51823Median24.6081935.06598Maximum31.5131859

这个是可以复制进去的.把EXCEL里面的数据复制之后,打开EVIEWS,然后建立一个心工作文件,再然后就点quick里面的emptygroup,打开粘贴就可以了.我觉得这个方法比较简单,也有其他的导入

样本太少是没有意义至于查表就没有必要啦eviews会给出对应的P值看P值就可以知道显著性啦再问：p值怎么看，给我个步骤，我的模型样本容量就12个。强行加上的新的三个又查不到，算出来数值不太好。话说，p

你在用两种软件做多元线性回归时,有没有注意选择变量控制的概率值,有点默认是0.05,有点默认是0.1.如果这个概率值设置不同,选择出的自变量个数当然是不一样的.相关分析只考虑到两个变量之间的关系,而并

C的T值,24.4070/6.9973=3.49x2和x3的t值算法相同,我就不在这儿算了T值=系数/StdR-squared首先残差的2次方和RSS=342.5486,ESS=31.4289推出TS

P值大于0.05说明这个估计系数在5%的水平下不显著.不太可能没出现F值,那有可能变量数据有问题吧,再问：那如果p的值大于0.05我应该怎么办呢？提出掉吗？还是怎样，因为没有学过eviews软件，所以

随机干扰项含有自回归成分.通常的经典假设,干扰项独立同分布.但实践中,特别是时间序列建模出来的干扰项往往有自相关,于是对干扰下项引入自相关结构.它的意思是：y=c(1)+c(2)*x+E(t)E(t)

R-SQUARED判定系数,越近1越好ADJUSTEDR-SQUARED调整的判定系数,大多情况下略小于判定系数S.E.OFREGRESSION回归标准差,越小越好LOGLIKELIHOOD似然估计值

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

JOES2009年的“CurrencysubstitutioninselectedAfricancountries”?楼主哪所大学的（厦大?）?导师是谁,方便透露么?非常impressive啊,搞应用

内容很多,抓关键点就行了.一看判定系数R方,为0.72,拟合优度尚可.具体地说,在因变量的总变化中,有72.3%是由自变量P引起的,而27.7%是由其它因素引起的.模型拟合效果还不错.多大范围之内呢?

输出结果中,在统计量后面跟有一项prob.即为p值.

对数模型,即在一般模型的基础上,对自变量或因变量其一取对数,然后做回归；双对数模型,即对自变量和因变量均取对数,然后做回归；除了需要对数据取对数之外,它们与一般回归无差别.直接取对数：log(x)

就是P值的具体信息可以看百度百科的P值检验