Eviews的结果一般在多少下显著

你这个存在自相关哦DW值1.724096有点小c1c2c3c4对因变量都有显著的影响,p值为0.0000,能够构成回归方程,c1对因变量是负相影响,其他变量是正向影响再问：啊，这样啊。那R2太大的话会

第一步,看t检验或者p值,t要在2以上,p要在0.05以内,显然你这里都没有通过,所以不显著第二步,看可决系数,一般可决系数在0.5以上就行,但你这里才0.113,显然太低.第三步,检验是否存在自相关

用差分预测差分,结果是差分.要反推的话,就得知道基期数据,然后根据基期数据和增量数据就可以求得预测的数据了.差分可以消除不稳定性,但是同时也损失了信息,这是不可避免的.

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

看几个值就行了,R在0.9以上,越接近1越好,DW值在2左右,T值>2最好把结果贴出来看一下.

p小于0.05就是显著找不到p,那就直接让人帮你做,你基础太差我经常帮别人做这类的数据分析的再问：那这个样本可决系数会不会太小？不过我也不需要把所有解释变量都找出来满足样本可绝系数，我要的结果就是我目

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

粘度标书如下：1、运动粘度工业油40度,车用油100度.2、动力粘度：面积各为1㎡并相距1m的两层流体,以1m/s的速度作相对运动时所产生的内摩擦力.单位：N·s/㎡(牛顿秒每米方）既Pa·S(帕·秒

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

这个是判定系数取值在[0,1]之间,单独的R是相关系数取值在[-1,1]之间；判定系数和相关系数越靠近1说明两变量之间的相关性越大（R靠近-1说明呈负相关）.在eviews模型分析表结果中,DW越靠近

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)

样本数太少,而且滞后项选择不合理.再问：如果我把样本数增大，maximumlags应该如何确定？能通俗的跟我说下嘛？我数学不是太好，看了有些网上说这个都是列公式求，我看不太懂。谢谢～再答：别让软件自动

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

精密度(precision)系指用该法测定同一匀质样品的一组测量值彼此符合的程度.它们越接近就越精密.常用标准(偏)差(standarddeviation,SD或S)；相对标准(偏)差(relativ

估计值的标准差是衡量回归系数的稳定性和可靠性的,如果较小说明系数的稳定性较好；估计值的T值是检验系数是否为零,可查表得到相应的临界值,如果T值大于临界值则系数在对应的显著水平（1%.5%.10%）上是

软件的结果显示,这个回归的拟合优度才0.069047,信息损失极为严重,f检验的值才1.631691严重小于经验临界值4,还有常数项C,跟解释变量R的t检验值都偏小,他们的假设检验临界概率分别是0.5

ADF检验的原假设是存在单位根,一般EVIEWS输出的是ADF检验的统计值,只要这个统计值是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设,认为数据平稳.注意,ADF值一般是负的,也有正的,但是它只有小

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?

你的自变量YZC,只有C通过了检验（只有C的概率P值0.0006小于显著性水平0.05）,回归模型的R方值为0.396133,这里由于有多个自变量,应看调整之后的R方值,为0.194844,蛮低.而且

EYFA两个变量后面的P值分别为0.5001、0.1532,他们过大,在95%的水平上无法通过,这两个变量应该从模型中剔除,他们的影响是不显著的.EF的P值为0.0291,99%的水平上通过不了,这个