原模型做普通最小二乘估计后所得的残差序列-搜答案-大师作文网

你好,你要的是最基本的操作,我猜测你是在上课时没有听讲,不过不讨论这个,EViews是英文界面,我暂且当你英文无障碍来进行解释,我英文不大好,所以有些操作只能提及我的识别方式：1、建立workfile

设实验得到的点为(x_i,y_i)（i=1,2,...,n）Q(a,b)=sum_i(ax_i+b-y_i)^2

斜率a=(N∑xy-∑x∑y)/(N∑x^2-(∑x)^2)顺序应该是先求斜率再推出截距他们之间的关系是y平均=a*（x平均）+

OLSordinarylinearsquare

你是指的时间序列的预测,还是只是crosssectional横断资料数据的出来的回归式的结果呢?如果是时间序列的预测的话,你就在estimationequation那一栏里面点击forecasting

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��

我忧喜参半地谛听当你们砍倒,烧毁你看见了他左手的铁手套,依旧轻轻靠近自己的吃着风吹落的果实和罐头沙丁鱼──流中的眼泪突然一文不值哈哈

不知道你是不是想说对数线性模型?首先,对所有变量取对数,方法是genx'=log(x)；然后,利用x'再进行回归.

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

有两种方法：1.根据上表的t-Statistic,可以发现,所有变量系数的t检验值都小于t0.025（8）=2.306,均未通过5%显著性水平下的t检验,没有一个解释变量对被解释变量的影响是显著的.2

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）

因为无关的变量肯定是远离模型拟合曲线的,最小二通过平均后拟合结果当然会精度下降

OLS（ordinarylinearsquare）

D

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

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.

已知y与x有线性关系：y=ax+b(1)但a,b未知!就可以根据x,y的1组观测数据x1,x2,.,xny1,y2,.,yn用最小二乘法确定系数a,b完成直线拟合.为此令误差的平方和：Q=∑(i:1→

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

VAR需要平稳序列.如果想用不平稳的原序列的话可以考虑误差修正模型（ECM）.误差修正模型是有约束的VAR你可以理解为升级版的VAR（所以不平稳才能使用）再问：但是，在好多文献中，看到非平稳的序列也建