1樓：匿名使用者
這個方法有很多的，資料分析找我
2樓：匿名使用者
哪種假設檢驗
t檢驗？
eviews中如何作假設檢驗
3樓：匿名使用者
你估計出來引數後，它自動回給你輸出各種常見假設檢驗的結果。 在輸出結果中，係數c(2)後面跟著的t-statistic就是對應c2=0的檢驗t值，後面的prob就是對應的概率p值，如果，p小於2.5%就表示早95%的水平上拒絕原假設。
eviews怎麼做這個檢驗?
4樓：匿名使用者
從你的研究假設，可以說明你根本不懂計量經濟學
還是讓人幫你做吧
我經常幫別人做這類的資料分析的
eviews如何假設檢驗 比如說簡單的y=c(1)+c(2)*x的模型，原假設是c(2)=2的話怎麼求？
5樓：匿名使用者
你做實證分析的時候，是不可能有c(2)=2這個原假設的
6樓：匿名使用者
零均值化不就跟你理解的情況一樣了嗎，標準化
如何用eviews做adf檢驗？
7樓：匿名使用者
adf檢驗在views裡面做的
unit root這個就是了
階差分平穩很正常的
我替別人做這類的資料分析蠻多的
eviews6怎麼進行adf檢驗
8樓：匿名使用者
view\unit root test之後，在test type中選擇augmented dickey-fuller;include in tese equation中第一個
是指只包含截距項，第二個是包含截距項和時間趨勢，第三個是都不包含；lag length是指你選用哪個準則來判斷，預設的是sic準則，maximum lags可以根據你的樣本數來判斷，要是樣本數比較多填個10，要是不夠的話會顯示不能做的，你就填少一點了~~~~
怎樣用eviews實現相關係數顯著性檢驗
9樓：匿名使用者
用group形式開啟你的序列，然後即可檢視相關係數。
10樓：匿名使用者
相關分析用stata也好，spss也好，都更方便
11樓：我愛你壓呀
提到eviews
很多同學表示太頭痛了
無從下手，不想面對...
今天給大家分享一篇
eviews精彩問答20題
幫助大家快速上手
使用該軟體打怪升級
完成終極分析任務！
乾貨滿滿，記得收藏哦
問題1：計量經濟學是分析什麼的？包含哪些內容？
計量經濟學的主要用途或目的主要有兩個方面：
❶ 理論檢驗。這是計量經濟學用途最為主要的和可靠的方面。這也是計量經濟學本身的一個主要內容。
❷ **應用。從理論研究和方法的最終目的看，**（包括政策評價）當然是計量經濟學最終任務，必須注意學習和了解，但其**的可靠性或有效性是我們應十分注意的。
研究物件：計量經濟學的兩大研究物件：橫截面資料（cross-sectionaldata）和時間序列資料（time-series data）。
前者旨在歸納不同經濟行為者是否具有相似的行為關聯性，以模型引數估計結果顯現相關性；後者重點在分析同一經濟行為者不同時間的資料，以展現研究物件的動態行為。
新興計量經濟學研究開始切入同時具有橫截面及時間序列的資料，換言之，每個橫截面都同時具有時間序列的觀測值，這種資料稱為追蹤資料 (panel data，或稱面板資料分析)。追蹤資料研究多個不同經濟體動態行為之差異，可以獲得較單純橫截面或時間序列分析更豐富的實證結論。
涉及到的相關學科：計量經濟學是結合經濟理論與數理統計，並以實際經濟資料作定量分析的一門學科。計量經濟學以古典迴歸分析方法為出發點。
依據資料形態分為：橫截面資料迴歸分析、時間序列分析、面板資料分析等。依據模型假設的強弱分為：
參量計量經濟學、非參量計量經濟學、半參量計量經濟學等。常運用的軟體：eviews、gretl、matlab 、stata、r、sas、spss等。
問題2：eviews是用來幹嘛的？
準確點說 eviews是計量經濟學軟體。從分析層面上說計量經濟學更重視建立模型 也就是用資料來驗證模型。eviews在建立模型求解上有獨特的優勢。
你如果只做一些應用的計量經濟模型和經驗分析，用eviews就挺好，簡單易操作，全是選單和對話方塊，建議數學基礎不是很高，以經濟學研究為主的同學們學習eviews。
問題3：平衡面板和非平衡面板的區別是什麼？
“平衡的意思是，如果按截面成員堆積資料，每個截面成員應包括正好相同的時期；如果按日期堆積資料，每個日期應包含相同數量的截面成員觀測值，並按相同順序排列。特別要指出的是，基礎資料並不一定是平衡的，只要在輸入檔案中有表示即可。如果觀測值中有缺失資料，一定要保證檔案中給這些缺失值留有位置。
” ——from 高鐵梅
根據這段話，可以理解為：有缺失的面板資料不一定就是非平衡資料。平衡資料實際只是一種轉換的比較規整的結構，用於更方便的表示成堆積資料。
問題4：標準差和標準誤的區別在哪？
❶ 概念不同；標準差是描述觀察值(個體值)之間的變異程度；標準誤是描述樣本均數的抽樣誤差；
❷ 用途不同；標準差與均數結合估計參考值範圍,計算變異係數,計算標準誤等.標準誤用於估計引數的可信區間,進行假設檢驗等.
❸ 它們與樣本含量的關係不同:當樣本含量 n 足夠大時,標準差趨向穩定；而標準誤隨n的增大而減小,甚至趨於0 。聯絡:
標準差,標準誤均為變異指標,當樣本含量不變時,標準誤與標準差成正比。
問題5：變異係數到底有什麼用？
標準差與平均數的比值稱為變異係數，記為c.v。變異係數可以消除單位和（或）平均數不同對兩個或多個資料變異程度比較的影響。
作用：反映單位均值上的離散程度，常用在兩個總體均值不等的離散程度的比較上。若兩個總體的均值相等，則比較標準差係數與比較標準差是等價的。
問題6：幾種相關係數的含義是什麼？
❶ 簡單相關係數：又叫相關係數或線性相關係數。它一般用字母r 表示，是用來度量定量變數間的線性相關關係。
❷ 復相關係數：又叫多重相關係數，複相關是指因變數與多個自變數之間的相關關係。例如，某種商品的需求量與其**水平、職工收入水平等現象之間呈現複相關關係。
❸ 偏相關係數：又叫部分相關係數，部分相關係數反映校正其它變數後某一變數與另一變數的相關關係，校正的意思可以理解為假定其它變數都取值為均數。偏相關係數的假設檢驗等同於偏回歸係數的t檢驗。
復相關係數的假設檢驗等同於迴歸方程的方差分析。
可決係數是相關係數的平方。意義：可決係數越大，自變數對因變數的解釋程度越高，自變數引起的變動佔總變動的百分比高。觀察點在迴歸直線附近越密集。
怎樣用eviews實現相關係數顯著性檢驗
12樓：
我也是第一次做，感覺可以，先將要做相關分析的時間序列設定成as group，然後點view——選cov.a——選correlation 和 pro，就可以做皮爾遜檢驗和顯著性檢驗。我是自己瞎琢磨的，如果有不對的地方
eviews t檢驗
13樓：匿名使用者
watching soberly as they loaded me in
14樓：荔菲騫澤
模型顯著，但是要考慮自相關
如何用Eviews做ADF檢驗，如何在Eviews中做ADF檢驗？
首先建立乙個new workfile，unstructured就可以，注意確定有多少觀測值，比如250天6個指數的資料，obs就是250 通過proc import read text lotus excel 選項匯入資料，具體選項根據檔案不同結構自己判斷吧，注意至少要標明自己需要的資料變數，比如6...
如何在eviews中做adf檢驗
如何在eviews中做adf檢驗？怎樣確定模型中的滯後階數？如何用eviews做adf檢驗 adf檢驗在eviews中怎麼操作？看q統計量和相應的p值來判斷自相關和偏相關問題啊 eviews6怎麼進行adf檢驗 view unit root test之後，在test type中選擇augmented...
假設檢驗的基本思想，統計中假設檢驗的基本思想是什麼
假設檢驗就是採用邏輯上的反證法，利用統計學中的 小概率原理 也有人稱之為 小概率事件原理 事先對總體引數或則分佈提出假設 假設分原假設和被擇假設，原假設又叫歸無假設通常指一樣的 沒有差別等等，被擇假設是拒絕原假設後我們採用的一種結果 然後利用樣本資訊來判斷假設是否成立 minitab軟體提供了此項功...