1樓：匿名使用者
x3是顯著的啊，其它都不顯著，p值小於0.05，所以它的變化是會有顯著影響的
計量經濟學題目，要的比較急，求大神幫忙答一下 50
2樓：匿名使用者
a. 異方差性
後果：引數ols估計的方差增大，t檢驗失效，模型的**失效b.懷特檢驗 求模型的nr^2，給定顯著性水平α，與卡方比較（或者觀察p值）
c.這個……需要更多的資料吧，用eviews算吧，直接給出nr^2的值和p值
3樓：匿名使用者
胡幾件衣服苦與樂雖然已枯萎
乙個簡單的計量經濟學題目 70
4樓：匿名使用者
檢驗的話，用b1和b2做回歸就可以了，看看是不是線性關係。
如果驗證確實是這個關係，那麼要刪掉其中乙個變數即可。
計量經濟學問題求詳細解答～
spss這個分析結果！求其中r值p值多少並且代表什麼意思！
5樓：大野瘦子
r就是相關性那個值，p就是顯著性那個值，具體如下：
首先看顯著性值
，也就是sig值或稱p值，它是判斷r值，也即相關係數有沒有統計學意義的，判定標準一般為0.05，由表可知，兩變數之間的相關性係數r=-0.035，其p值為0.
709>0.05,所以相關性係數沒有統計學意義。
無論r值大小，都表明兩者之間沒有相關性，如果p值<0.05，那麼就表明兩者之間有相關性。
然後再看r值，|r|值越大，相關性越好，正數指正相關，負數指負相關。
6樓：
首先看顯著性值，也就是sig值或稱p值。
它是判斷r值，也即相關係數有沒有統計學意義的。
判定標準一般為0.05。
由表可知，兩變數之間的相關性係數r=-0.035，其p值為0.709>0.05,所以相關性係數沒有統計學意義。
無論r值大小，都表明兩者之間沒有相關性。
如果p值<0.05，那麼就表明兩者之間有相關性。
然後再看r值，|r|值越大，相關性越好，正數指正相關，負數指負相關。
一般認為：
|r|大於等於0.8時為兩變數間高度相關；
|r|大於等於0.5小於0.8時認為兩變數中度相關；
|r|大於等於0.3小於0.5時認為兩變數低度相關或弱相關，|r|小於0.3說明相關程度為極弱相關或無相關。
所以判斷相關性，先看p值，看有沒有相關性。
再看r值，看相關性是強還是弱。
7樓：南心網心理統計
r就是相關性那個值，p就是顯著性那個值。
求計量經濟學試題及答案。
計量經濟學題目 給出eviews輸出結果：如圖（補充） 5
8樓：風靜靜的吹
y=33.40455+0.076243x(2)+0.127906x(3)+0.210163x(4)
（f檢驗）h0：β0=β2=β3=β4=0 h1：β0，β2，β3，β4不同時為零。
p值=0.000000<0.05,所以拒絕原假設，則回歸模型整體顯著。
（t檢驗）h0：β2=0 h1：β2≠0
p值=0.0001<0.05,所以拒絕原假設,β2統計顯著，即自變數x2對因變數y的線性相關關係顯著。
β2，β3，β4，同樣檢驗。
我們也剛好學到這，有錯麻煩指出來哈，一起學習~~
9樓：匿名使用者
y=0.076243x2+0.127906x3+0.210163x4+33.40455
其他的忘了怎麼檢驗了
計量經濟學答案
10樓：匿名使用者
呵，撒謊，你明明有101分，還說沒分。我把第一題答案給你，你加20分我再給後面的答案：
第一題：
1）回歸方程：y=3871.805+2.177916x1+4.05198x2
係數的意義：其他不變，投資每增加1單位，國內生產總值增加2.177916單位；其他不變，進出口增加1單位，國內生產總值增加4.051980單位。
（2）回歸係數檢驗，常數項的概率p值為0.1139，大於0.05，所以常數項是不顯著的，考慮將常數項剔除。
x1x2的概率p都小於0.05，說明這兩個係數是統計顯著的。擬合優度=0.
991494，接近1，方程比較好地解釋了國內生產總值。
（3）f統計量的p值為0<0.05，說明方程整體式統計顯著的，可以接受。
（待續……）
算了，都給你了。
2、(1)填空
回歸分析結果
variable coefficient std.error t-statistic prob.
c 18.09149 3.3106 5.46466 0.0000
x 0.8094 0.035137 23.03685 0.0000
r-squard 0.946495 mean dependent var 93.61250
adjusted r-squard 0.944712 s.d.dependent var 11.10898
s.e.of regression 2.612109 akaike info criterion 4.818654
sum squard resid 204.6934 schwarz criterion 4.910263
log likelihood -75.09847 f-statistic 324.6550
durbin-watson stat 2.138039 prob(f-statistic) 0.000000
（2）題目不全
（3）、估計出來的方程為:y=0.8094x+18.09149+e,e(y)=0.8094*35+18.09149=46.4205
3、(1)
dependent variable: r
method: least squares
sample: 1 415
included observations: 415
variable coefficient std. error t-statistic prob.
c 0.000345 0.000289 1.192375 0.2338
rm 0.641710 0.021144 30.2961 0.0000
r-squared 0.690423 mean dependent var 0.000867
adjusted r-squared 0.6897 s.d. dependent var 0.010537
s.e. of regression 0.005870 akaike info criterion -7.433101
sum squared resid 0.014231 schwarz criterion -7.413687
log likelihood 1544.368 f-statistic 917.8560
durbin-watson stat 1.856891 prob(f-statistic) 0.000000
(2)常數項的概率p=0.2338>0.05，常數項統計不顯著。截距項的p=0,為統計顯著。
(3)截距項引數表示無風險收益率為0.000345，rm的引數表示**收益與指數收益的聯動關係，即指數收益沒上公升1個單位，**收益上公升0.641710個單位。
（4） r=0.000345+0.641710*rm
t=（1.192375）（30.2961）
第4題題目給出的條件不足。
求計量經濟學案例
11樓：匿名使用者
已經發了倆給你
檢視一下
12樓：寂寞中の快樂
t-statistic和prob.是用來說明回歸係數的統計量，分別稱為t統計量和p值，用來說明回歸係數的顯著性。前者》2為顯著，否則不顯著；後者<0.
05為顯著，否者不顯著。不顯著的話即接受相應解釋變數的回歸係數為零的假設，可以將相應的解釋變數從模型中刪除。
下面的所有統計量是用來說明模型整體的擬合效果的。其中，在一般**中，大多只看重和解釋其中的幾個指標：
r-squared 0.247783是說模型的擬合優度為0.247783，這個值當然越大越好，最大為1，0.24的話只能說是一般了或較差了，不過做回歸得到這樣的結果也很正常了。
durbin-watson stat 1.756974是指d.w統計量為1.
756974，這一統計量是用來說明殘差是否服從正態分佈的，d.w等於2為正態分佈，1.756974比2小一點，算比較理想了，可以認為殘差服從正態分佈，模型可用，否則模型不可用。
f-statistic 3.767555，prob(f-statistic) 0.000005，是指f統計量及其相應的p值，是用來檢驗模型整體顯著性的，f-statistic>2、prob(f-statistic)<0.
05為顯著，否則模型整體不顯著，模型無意義。你的這個檢驗表明模型整體是顯著的。
其他的統計量普通的線性回歸不用做解釋，如果想要具體理解的話，建議去看一本關於eviews的教材，有很多。當然，如果是想做深入研究，需要的遠非統計軟體的機械的操作方法，計量經濟學的原理是很重要的，只有多讀一些相關教材、資料，懂得原理後進行軟體操作是很簡單的事。
計量經濟學解釋係數的含義,計量經濟學解釋係數的含義？
就是解釋變數變化乙個單位，會引起被解釋變數變化幾個單位的意思 計量經濟學中利用eviews得到的回歸結果的那張表裡的那些數字是什麼意思？variable coefficient std.error t statistic prob.變數 係數 標準差 t統計量 p值 一般在5 顯著水平下，選擇 ab...
計量經濟學的題目，快來救我,計量經濟學題目，急急急！！！50分懸賞，答出來再給50！
1 在顯bai著性水平a 0.05的情況下，部分回du歸zhi係數的檢驗p值大於0.05，說明回dao歸係數不顯著。r 版2 0.991，接近權於1，說明回歸方程整體顯著。2 根據樣本回歸方程可知 在稅收收入不變的情況下，行政支出費用每增加1 個單位，社會消費平均增加0.2863 個單位 在行政支出...
計量經濟學方差估計量值怎麼算，計量經濟學，統計學，t值計算，這道題的t值計算我沒看懂，t值的意思不是給出總體方差和均值，估計樣本
假設你所謂的表中其它資料指的是eviews裡回歸估計的輸出表 s.e.of regression sum of squared residuals t k 1 2 sum of squared residuals是表中資料 t是觀測數，k是變數數，包括常數項 回歸標準差反映的是各變數值與其平均數的平...