Eviews中的结果prob的值大于0.05,如何进行修正?

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

R2=0.81,拟合优度不低,说明解释变量可以对被解释变量解释系数的p值,进出口显著,但是常数项不显著DW值显示,你这个可能存在一阶自相关

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.

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

无论是什么假设检验,P值的含义都可以这样理它是指拒绝原假设所需要的最低置信水平.比如p=0.1,那么表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒绝原假设,如果置信水平高于0.1,比如0.05,则只能接受

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>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

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

看P值小于0.05即可我看你都至少提问了四次好学的同学啊操作不会可以联系我哈我是计量达人

预测点forecast即可我替别人做这类的数据分析很多的

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

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)

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?

解题思路：汉译英解题过程：Runningawayfrom最终答案：略

就是P值的具体信息可以看百度百科的P值检验

格式：根据检验,nR^2为179.2259,自由度为21的、显著性为5%的临界值XX（你需要查表看下）（但是根据你的结果来看）nR^2大,拒绝原假设,所以存在异方差.用加权最小二乘法加权权重常用的是1

直接看结果的DW值判断是否存在一阶自相关,你发的这个图是判断时间序列的稳定性的,从图上来看是一组稳定的时间序列.

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