怎么用eviews做eviews非线性回归模型那个表格

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-05-26 12:35 标签： eviews线性回归分析
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多元线性回归eviews操作
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eviews一元线性回归软件操作
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eviews一元线性回归软件操作
官方公共微信用Eviews软件 建立多元线性回归方程的时候 有的自变量年份不全 不能和其他自变量年份同步
用Eviews软件 建立多元线性回归方程的时候 有的自变量年份不全 不能和其他自变量年份同步有的自变量数据不全 不能和其他数据同步 会影响 结果么
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年的数据剔除掉,因为是无意义的.你也可以用月度数据,这样可能数据会多一些.希望我的回答能帮助到你 ^_^ p.s. 那个十一级的层主装逼都要装大发了~~看看她的回复就会发现,她每回复一次就会附上一句“我经常帮别人做这类的数据分析的” , 不明觉厉啊~
与《用Eviews软件 建立多元线性回归方程的时候 有的自变量年份不全 不能和其他自变量年份同步》相关的作业问题
最小二乘法就是最普通 最经典的回归采用的方法拟合之后 会弹出来的结果中 有一个表格中 就列出了各个自变量的回归系数,包括标准化和非标准化的回归系数,如果回归方程,一般采用非标准化的回归系数,如果要看各自变量影响的大小,则看标准化的回归系数 再问： 谢谢你的回答，请问能跟你交流一下吗？我的QQ是 再答：
回归系数越大表示x 对y 影响越大,正回归系数表示y 随x 增大而增大,负回归系数表示y 随x 增大而减小. 回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动1单位,平均而言,Y将变动b单位.
是依据误差的平方和最小这个条件来求回归系数的.比如一元的,y=ax+bE=∑(y-yi)^2=∑(axi+b-yi)^2将a,b看成变量,则E的最小值需有其偏导数为0,即E'a=2∑(axi+b-yi)xi=0E'b=2∑(axi+b-yi)=0由上面两个方程即可解出a,b. 多元的时候是一样的处理,比如两元：y=ax
你这是要做多重线性回归么?分析虚拟变量汇率国内生产总值等对你那个Y的影响? 再问： 是多重线性回归，分析这五个变量对y的影响 再答： 你得做逐步回归的。就是用每一个变量和Y做回归分析，看R方，就是拟合优度检验啦。然后再把它们放在一起做一个整体的多重回归，然后检验异方差什么的，如果不通过检验的话，就要把影响的那个变量踢出
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 XY Mean 24.23 Median 24.98 Maximum 31.37 Minimum 12.16 Std. Dev. 4.37861
对的 系数不显著的的提出就行了 再问： 如果结果中Sig.值都大于0.05，是不是该换个因变量？ 再答： 你的自变量是不是不合理啊再问： 怎么看合不合理？
残差就是resid项我替别人做这类的数据分析蛮多的 再问： ???????????????IJв??????????IJв?????????????ls y resid?????? ?в????????в?????Dz??????? 再答： ?в???????????????????resid????
1:ln(y)=3.73+0.39ln(x1)+0.57ln(x2)2:根据回归结果（表2)p值可知两个自变量在5%显著水平上都是统计显著的,同时也是符合经济理论的,汽车产量和建筑业产值的增长率变化与机电行业销售额增长率变化成正向关系.3.通过比较表1和表2,将选择双对数模型（常弹性模型）,原因;1 使用对数形式通常比
　　1、我用watersupply代表你的供水总量,下面是我得出的供水总量的ADF结果：　　Null Hypothesis:WATERSUPLLY has a unit root　　Exogenous:Constant　　Lag Length:1 (Automatic based on SIC,MAXLAG=3)　　t
需要分析的太多了,你得把结果截图,贴出来,这样大家就能给你分析了
不可能有图的两个变量可以在二维空间即平面上作出图形三个变量可以在三维空间作出图形（空间解析几何）四维及以上的就根本不可能做出来了!三维的可用MATLAB 再问： 比如用spss软件已经做出二元线性回归方程后，如何在图中把其表现出来，即把方程用图表示。 再答： 没有图 二元线性回归方程是两个自变量，再加上因变量，就是三个
①从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式,即建立数学模型并估计其中的 未知参数.估计参数的常用方法是最小二乘法.　　②对这些关系式的可信程度进行检验.　　③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中,判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的,哪些自变量的影响是不显著的,将影响显著的自变量选入模型中,而剔除影响不显著的变
简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验
不用查表的,ttest95%显著的t值是1.96,所以X1,X2,X4可以,X3不显著F越大越好,说明解释变量之间的相关性小,100很显著了R^2几乎到1了,拟合的很好,也是越大越好.但是,给你一点劝告,10个数据不能估计4个变量,你的模型没有任何意义,即使检验合格了.因为数据分析是建立在大样本的基础上,4个解释变量至
1） 这是一个时间数列回归还是横截面序列回归?横截面序列回归（2） 建立回归方程；y=51.39602 + 0.794257x（3） 如何解释斜率?斜率为正说明,每增加1%的消费性支出, 可支配收入就增加0.794257 %（4） 对参数进行显著性检验.t= 30.91663 》t（29）结果非常显著 其实是要查t值表
问题太多了逐一问我吧我替别人做这类的数据分析蛮多的
除非是自己编程但是stata可以做多元garch模型 再问： 由于没有接触过Stata，现学这个软件做Garch难不难 再答： 这个要看悟性啊 我自己经常做garch模型，所以比较娴熟再问： RATS能做多元GARCH吗
1、建立workfile,将你要的数据录入进去（或者从excel中导入进去）2、确定你要估计参数的模型中的自变量和因变量,比如自变量x1 x2,因变量y3、在命令窗口中输入：ls y c x1 x2 然后回车,得到回归结果这种方法得到的参数是通过最小二乘估计得到.在输出结果中有回归系数,显著水平,各种统计量,信息量等,
可以用函数 regress( )来解决.[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)b——拟合线性函数的系数bint——系数b的置信区间r——残值向量rint——残值的置信区间stats——检验统计量,第一值是回归方程的置信度,第二值是F统计量,第三值是与F统计量相应的p值,当p值很小,说明

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