eviews線性回歸ppt課件-展示頁
2025-05-21 06:03本頁面
【正文】 , EViews使用了 24個觀測值 。 EViews通過在樣本結(jié)果中報告實際樣本來通知樣本已經(jīng)被調(diào)整了 。 EViews會用當(dāng)前工作文檔樣本來填充對話框 。 非線性方程不允許使用 binary，ordered， censored， count模型 ， 或帶有 ARMA項的方程 。 其他的方法在以后的章節(jié)中介紹 。 （三） 在 EViews中估計方程 1 估計方法 說明方程后 ,現(xiàn)在需要選擇估計方法 。 有兩種說明方程的基本方法： 列表法和公式法 。 （二） 在 EViews中對方程進行說明 當(dāng)創(chuàng)建一個方程對象時，會出現(xiàn)如下對話框： 在這個對話框中需要說明三件事： 方程說明 ， 估計方法 ， 估計使用的樣本 。 為了創(chuàng)建一個方程對象 : 從主菜單選擇 Object/New Object/Equation 或 Quick/Estimation Equation … ， 或者在命令窗口中輸入關(guān)鍵詞 equation。這些技術(shù)和模型都建立在本章介紹的基本思想的基礎(chǔ)之上。本章介紹 EViews中基本回歸技術(shù)的使用，說明并估計一個回歸模型，進行簡單的特征分析并在深入的分析中使用估計結(jié)果。當(dāng)然，在不同的顯著性水平下的拒絕域是不一樣的。 JB統(tǒng)計量下顯示的概率值（ P值）是 JB統(tǒng)計量超出原假設(shè)下的觀測值的概率。統(tǒng)計量計算公式如下 ? ? ?????? ???? 22 3416 KSkNJBS為偏度 ， K為峰度 ， k是序列估計式中參數(shù)的個數(shù) 。 意義同 S中 ， 正態(tài)分布的 K 值為 3。如果序列的分布是對稱的， S值為 0；正的 S值意味著序列分布有長的右拖尾，負(fù)的 S值意味著序列分布有長的左拖尾。 y? 偏度 （ Skewness） 衡量序列分布圍繞其均值的非對稱性。 標(biāo)準(zhǔn)差 (Standard Deviation) 標(biāo)準(zhǔn)差衡量序列的離散程度。是對序列分布中心的一個粗略估計。 ? 均值 (mean) 即序列的平均值 ,用序列數(shù)據(jù)的總和除以數(shù)據(jù)的個數(shù) 。 ? 同直方圖一起顯示的還有一些標(biāo)準(zhǔn)的描述統(tǒng)計量。 描述統(tǒng)計量 ? 以直方圖顯示序列的頻率分布 。 ? 打開工作文件，雙擊一個序列名，即進入序列的對話框。 EViews可以計算一個序列的各種統(tǒng)計量并可用表 、圖等形式將其表現(xiàn)出來 。第一講 Eviews基礎(chǔ)與線性回歸 主要內(nèi)容架構(gòu) ? 一、數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與基本統(tǒng)計量 ? 二、線性回歸（一元和多元） ? 三、回歸檢驗 一、數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與基本統(tǒng)計量 ? EViews提供序列的各種統(tǒng)計圖 、 統(tǒng)計方法及過程 。當(dāng)用前述的方法向工作文件中讀入數(shù)據(jù)后 ， 就可以對這些數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和圖表分析 。 視圖包括最簡單的曲線圖 ， 一直到核密度估計 。單擊“ view”可看到菜單分為四個區(qū)，第一部分為序列顯示形式，第二和第三部分提供數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，第四部分是轉(zhuǎn)換選項和標(biāo)簽。 直方圖將序列的長度按等間距劃分 ， 顯示觀測值落入每一個區(qū)間的個數(shù) 。這些統(tǒng)計量都是由樣本中的觀測值計算出來的。 中位數(shù) (median) 即從小到大排列的序列的中間值。 最大最小值 (max and min) 序列中的最大最小值。計算公式如下 ? ? 2111?yyNs iNi??? ??N 是樣本中觀測值的個數(shù)， 是樣本均值。計算公式如下 31 ?1?????? ?? ?? ?yyNS iNi 是變量方差的有偏估計。 NNs /)1( ????? 峰度 （ Kurtosis） 度量序列分布的凸起或平坦程度，計算公式如下 41 ?1?????? ?? ?? ?yyNK iNi分布的凸起程度大于 正態(tài)分布；如果 K值小于 3，序列分布相對于正態(tài)分布是平坦的。如果 K 值大于 3， ????? JarqueBera 檢驗 檢驗序列是否服從正態(tài)分布。 在正態(tài)分布的原假設(shè)下， JB統(tǒng)計量是自由度為 2的 ? 2 分布。如果該值很小，則拒絕原假設(shè)。 二、基本回歸模型 單方程回歸是最豐富多彩和廣泛使用的統(tǒng)計技術(shù)之一。隨后的章節(jié)討論了檢驗和預(yù)測，以及更高級，專業(yè)的技術(shù)，
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