eviews做多元线性回归模型的异方差检验
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 17:16:44
相同点:都是线性回归.不同点:前者是一元的,后者是多元的.
你给个邮箱,我发给你
加权最小二乘法.在回归窗口,点估计,选项,会发现加权最小二乘法的框框,加入适当权数即可.希望对你有帮助再问:取什么作为权数?再答:一般有两种,一是取某个自变量的倒数,二是取残绝对值的倒数。请及时点采纳
这是没法预测的,已知的年数太少
这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好
sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高
按你这个数据那就是要先用多元线性回归求出1/V,K1/V,K2*V,然后在手动计算啦.或者你用非线性回归自己把参数写进去计算啦.怎么做多元线性回归建议你看看相关文献啦.
最好有以下几块东西1、选定研究对象(确定被解释变量,说明选题的意义和原因等.)2、确定解释变量,尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择,并初步判定个变量对被解释变量的影响方向.(作出相应的说明)3、确定
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
如果你说的是软件操作阶段呢,那么你在回归程序中加入一个变量字母C就可以了如果你说的是回归后的成品,即模型就是没有常数项的模型比有常数项的模型对显示的经济状况拟合得更好(或者常数项无法通过t检验),那么
%首先输入下列系数:f = [13 9 10 11 12 8];A = [0.4 1.1
先给出一般性结论:设X为s×p随机矩阵,A为m×s常数矩阵,B为p×n常数矩阵则E(AXB)=AE(X)B ①E(AXB)和AE(X)B均是m
尝试用3元、四元、五元进行回归,选取适当的误差利用数据进行检验,选取误差较小的
在workfile里点击右键选newobject出来对话框选series然后命名y输入数据即可输入数据时用右键点击单元格选edit就能输入了
任何一个模型的区间模型都是在单点预测的基础上加上(或减去)置信水平的分位数乘以估计方差,你明白这个思路的话,预测就不难了.eviews中,在得到的回归模型输出窗口上部有“forecast”,点击进去输
t当然是时间啦很简单的用eviews做
在显示相关检验的窗口中,有一个Forecast,选择它,设置好需要回归预测的变量名(默认时就是因变量后面加个f),然后下方的样本范围内输入预测的区间因为你需要外推两个预测(即超出样本1985-1998
先把变量去对数然后安装普通回归分析进行操作就可以啦
假设你的多个变量分别为yx1x2x3其中y为因变量,其余为自变量在命令窗口输入lsycx1x2x3回车得到结果.