被解释变量为水平单整,解释变量为二阶单整

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/02 15:12:09
被解释变量为水平单整,解释变量为二阶单整
spss单变量线性模型求解释

df为自由度,F为检验统计量(F值),方差分析的统计量.

Eviews 面板数据样本容量与解释变量

样本量是99,看第7行的:Totalpool(balanced)observations:99就知道了.一般来说样本量=时间×个体.另外,楼上那位兄台是在拉生意,不要搭理他

若散点图中所有样本点都在一条直线上,解释变量与预报变量的相关系数为(   )

D吧.散点图中所有样本点都在一条直线上说明两变量的相关性越强.两个变量相关性越强,相关系数的绝对值越接近1.嗯嗯

多个解释变量能采用分布滞后模型吗

在经济运行过程中,广泛存在时间滞后效应.某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响,而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响.通常把这种过去时期的,具有滞后作用的变量叫做滞后变量(Lagge

在stata中如何看解释变量的显著性

看P值,即P>|t|那一列.另外取决于你定的显著性水平,如显著性水平设为5%,则P值小于0.05的变量都是显著的.

两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为?

全国2009年10月高等教育自学考试计量经济学试题课程代码:00142一、单项选择题(本大题共25小题,每小题1分,共25分)在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的

我有几个解释变量数据 希望得到有关被解释变量的表达式 ...

是数组.a[i]的意思是数组下标为i的赋值fori:=0to2doread(b[i]);a[i]:=0;{我不懂这句话的作用是把a[0],a[1],a[2]都赋值为0也就是a数组的初始化fori:=

已知某一直线回归方程的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为多少?怎么算出来的?

一元回归分析中,自变量和因变量的相关系数的平方等于回归模型的判定系数.所以相关系数为0.8

eviews中ADF检验后发现五个解释变量(均为2阶单整),被解释变量是一阶单整,可建立协整吗

要同阶单整才可以进行协整分析你这个是不同阶单整的,不能做协整但是我可以用eviews做到同阶单整再问:那具体怎么做呢

在线性回归模型中,预报变量y与解释变量x唯一确定吗?

这是由你自己选的啊,你需要根据自己想要研究的问题挑选y和x,没有说你一定要挑某些变量,往往在一个问题中,y是确定的,x可能有很多选择的可能,我们都可以一一尝试.

stata中的tsset怎么设置?只设置被解释变量么?想做自相关

具体命令为tssetyear(year是指的时间变量,具体的看你的变量设定)这种设定是针对整个数据而言的.

形参是局部变量吗?请详细解释

恩!他的生命周期只再调用本函数!作用域只对本函数有效!

被解释变量与解释变量是非线性关系,则解释变量一单位的变化对被解释变量的效应依然是个常数,是正确还是错

错误.只有线性关系才是常数再问:线性回归模型存在异方差时,回归系数的显著性检验是否依然有效?再答:存在异方差时,可能表示假定的函数关系并不存在,因此回归系数也就无效

计量经济学报告解释变量求助.

可以用“整体加权恩格尔系数=(城镇居民恩格尔系数*城镇人口+农村居民恩格尔系数*农村人口)/全部人口“进行加权处理.

随机解释变量

随机变量randomvariable表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点).例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内

线性回归分析中为什么把解释变量假设为非随机变量,

因为是现行回归了,比如对于两个变量的,x,y,假设了用解释变量x的方程式表示y,此时只有确定x,才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量,

已知某一直线回归方程的样本可决定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的相关系数

R²=0.64SSt=Σ(xi-xbar)²SSg=Σ(yi-xbar)²SSr=Σ(yi-xi)²SSr+SSg=SStSSg/SSt=R²=0.6

Eviews中的怀特检验.结果如图,x4,x5,x6,x7为虚拟变量.x1,x2为普通的解释变量.这个结果我需要做加权吗

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

线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈线性关系 这句话为什么不对

改成这样就对了:相关系数接近±1说明解释变量和被解释变量之间呈线性关系.