Eviews求AIC和SC

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/11 21:20:05
Eviews求AIC和SC
求高人分析下eviews这张图,紧急!

模型中三个解释变量的估计值分别为0.132750,0.746915,0.129291,标准差分别是0.033748,0.049699,0.046890,标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的,越小越

eviews 求一阶二阶差分序列的命令是什么?

在eviews里面的操作:假设你要产生一阶差分的序列为x,且已经把序列x的数据导入eviews在命令区键入:“seriesdx=d(x)”再按回车键,eviews自然就帮你生成一个新的“dx”序列,即

求大神帮忙分析eviews回归分析的结果~

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

Eviews软件问题求答!懂计量经济学的帮下哦!

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

Eviews多个模型AIC 为负值比较是以绝对值?模型参数的显著问题均以P值0.05判断?LM检验如何判断结果?

把你的图发上来给你解释再问:这个是LM检验再答:LM统计量为30.44488,查表确定显著性水平α=0.05的临界值,统计量的值大于临界值,且伴随概率P-值为0.1554,大于显著性水平,因此不能拒绝

sc

解题思路:本题主要考察学生对函数的奇偶性以及函数的周期性的理解和应用,解题过程:

请问怎么求一阶自相关系数?用EVIEWS

要求用迭代法(三步)和杜宾两步法分别做,写成EVIEWS的命令形式.ls(如果是2阶自相关,就是“lschukoucgdpar(1)ar(2)”,依此类推再问:请问那个求出来的是一阶自相关系数么?

计量经济学 求一份 EViews软件做的多元线性回归模型 要有数据和表格结果分析

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

麻烦问一下 eviews 模型估计中得出 AIC=1.247747,SC=1.520631 决定系数为0.622,调整后

我不知道AIC能不能为正值,这个准则应该是在多个模型做比较的时候挑一个比较小的吧.决定系数挺大的,估计F检验也通过了吧.如果各变量的回归系数大部分显著,就可以开始解释了.

利用Eviews由自相关和偏相关函数图怎么求P,Q

你这个数据都没平稳,不能用于建模先做差分平稳化后,再看自相关和偏相关函数图

如何用eviews软件求二元回归方程?

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x1x2,因变量y3、在命令窗口中输入:lsycx1x2然后回车,得

求大神指导Eviews,帮我看一下结果是什么

变量选了不少啊...这样直接看回归结果不太对.可以直接用eviews的workfile里的view里做出correlationmatrix就看得出来了

求大神解答一道GMAT SC题.

感觉是D,不知道对没.

怎么样用AIC和SC准则判断滞后阶数?

AIC/SBIC的指标是负数一般值越小表示模型越精简parsimonious(绝对值越大越好)你要算出可用sample大小一样情况下不同模型的AIC/SBIC然后比较那个最小比如你有100个样本你做A

求Eviews大神!计量经济学问题!

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

SC气缸和SU气缸的区别

SC气缸不带锁的标准气缸;SU是带锁气缸

eviews怎么求时间序列数据的增长率

求增长率,时间序列有多种.但常用的先求对数,然后后期数据减去前期数据,就可以了.如,求股票收益率等.

求统计大神或Eviews大神教导~100分酬谢

这确实是一个罕见的问题,我也是第一次见到,但是可以理解.t检验通过,表明这些自变量对因变量影响显著,但并不能说影响重要.要注意统计学意义上的“显著”的特定含义:是指该系数与0的差别显著.因此,显著并不

EViews差分序列怎么求?

你的问题出在变量名重了,所以无法计算如果你的原始变量序列是x,则其差分序列得重新命名,如x1命令:datax1——创建一个名为x1的新的序列组x1=D(x)——计算原始变量序列的一阶差分序列