1樓:匿名使用者
應該是p值,p<0.05時拒絕原假設,p>0.05時不能拒絕原假設
2樓:
就是p值檢驗的結果,用來檢驗引數顯著性的。越小越顯著。
eviews軟體檢驗結果中的p值各是什麼意思
3樓:沈偉棟
p值指拒絕原假設
所需要的最低置信水平。
舉例:假如p=0.1,那麼表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒絕原假設,如果置信水平高於0.1,比如0.05,則只能接受原假設。
p值是用來判定假設檢驗結果的一個引數,也可以根據不同的分佈使用分佈的拒絕域進行比較。由r·a·fisher首先提出。
p值就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小,說明原假設情況的發生的概率很小,而如果出現了,根據小概率原理,我們就有理由拒絕原假設,p值越小,我們拒絕原假設的理由越充分。
總之,p值越小,表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要我們自己根據p值的大小和實際問題來解決。
擴充套件資料
假定某一引數的取值。選擇一個檢驗統計量(例如z 統計量或z 統計量) ,該統計量的分佈在假定的引數取值為真時應該是完全已知的。
從研究總體中抽取一個隨機樣本計算檢驗統計量的值計算概率p值或者說觀測的顯著水平,即在假設為真時的前提下,檢驗統計量大於或等於實際觀測值的概率。
如果p<0.01,說明是較強的判定結果,拒絕假定的引數取值。
如果0.01如果p值》0.05,說明結果更傾向於接受假定的引數取值。
4樓:匿名使用者
無論是什麼假設檢驗,p值的含義都可以這樣理解:它是指拒絕原假設所需要的最低置信水平。比如p=0.
1,那麼表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒絕原假設,如果置信水平高於0.1,比如0.
05,則只能接受原假設。
**資料表中t值和p值分別代表什麼?
5樓:w別y雲j間
t值和p值都用來判斷統計上是否顯著的指標。
p值就是拒絕原假設的最小alpha值,把統計量寫出來,帶進去算出來之後,根據統計量的分佈來算p值啊,舉個例子,比如說算出來的統計量的值為z,服從的是正態分佈,如果是雙邊檢驗的話那麼pvalue=2*(1-probnorm(abs(z)));單邊檢驗的話,應該是1-probnorm(z)。
6樓:理想遠大的龍
eviews中的關於相關度研究
自變數對因變數的影響顯著與否主要看p(prob)值,一般而言p<0.05即可,當然有的研究p<0.1也是可以接受的。
x1的p值為0.0001,x3的p值為0.0431,說明這兩個變數對因變數影響顯著
7樓:章魚公考
p就是顯著性=sig
f的值是迴歸方程的顯著性檢驗,表示的是模型中被解釋變數與所有解釋變數之間的線性關係在總體上是否顯著做出推斷。若f>fa(k-1,n-k),則拒絕原假設,即認為列入模型的各個解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著影響,反之,則無顯著影響。
計量經濟學中利用eviews得到的迴歸結果的那張表裡的那些數字是什麼意思?
8樓:匿名使用者
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 abs(t統計量)>2的 p<0.05的 變數才能留下
r-squared 判決係數 表示變數可以解釋被解釋變數多少的因素 都是小於1的 越大越好
adjusted r-squared 剔除變數個數的解釋變數對被解釋變數的貢獻
s.e. of regression 迴歸的標準差
sum squared resid 殘差平方和
log likelihood 似然值
durbin-watson stat dw統計量 一般在2附近表明模型好
akaike info criterion schwarz criterion 兩個也是判決係數在確定滯後項的時候用 越小越好
f-statistic 做聯合檢驗的f值
prob(f-statistic) 越小越好
9樓:匿名使用者
自己去對。計量經濟學導師給你上課時的課本圖表。
10樓:匿名使用者
就是迴歸係數、r2、aic、sc準則,f檢驗、p值等等
我經常幫別人做這類的資料分析的
eviews r方值、f值、各有何含義,數值大小有何含義?
11樓:
r^2表示的bai模型和
樣本之間的du擬合度,就是說擬合zhi度越好該模dao型越能代表樣本觀
內測值的趨勢,r^容2越接近1越好。
f值代表了樣本模型和總體之間的關係,即是樣本模型所反映的x,y之間的關係在總體上是否顯著,sig.接近0越好。
在eviews迴歸結果中指標的含義,最重要的指標一般情況下的取值範圍是多少?求詳細解釋......感謝!!!!
12樓:匿名使用者
你的「指標」是指什麼指標?eviews中很多指標。
eviews最小二乘法得到的結果,每個資料是什麼意思?
13樓:劉得意統計服務
內容很多,抓
copy關鍵點就行了。
一看判定系bai數r方,為0.72,擬合優度尚du可。具體地說,在zhi因變數的總變dao
化中,有72.3%是由自變數p引起的,而27.7%是由其它因素引起的。模型擬合效果還不錯。
多大範圍之內呢?時序序列,0.8以上算好,0.6-0.8算不錯。再小就有問題了。
截面資料,則0.3-0.4就算不錯了。
二看回歸係數的p值,本例中,自變數的p值=0.71,沒通過顯著性檢驗,說明p對y沒有顯著性影響。範圍是小於等於0.05,才能說自變數對因變數有顯著影響。
其它資料都是次要的,可以暫時忽略。
eviews迴歸分析出來的東西(圖) 是什麼意思?
14樓:最愛
1、eviews迴歸分析主要功能 :
(1)輸入、擴大和修改時間序列資料。
(2)依據已有序列按照任意複雜的公式生成新的序列。
(3)在螢幕上和用打字機輸出序列的趨勢圖、散點圖、柱形圖和餅圖。
(4)執行普通最小二乘法(多元迴歸),帶有自迴歸校正的最小二乘法,兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法。
(5)執行非線性最小二乘法。
(6)對二擇一決策模型進行probit和logit估計。
(7)對聯立方程進行線性和非線性的估計。
(8)估計和分析向量自迴歸系統。
(9)計算描述統計量:相關係數、斜方差、自相關係數、互相關函式和直方圖。
(10)殘差自迴歸和移動平均過程。
(11)多項式分佈滯後。
(12)基於迴歸方程的**。
(13)求解(模擬)模型。
(14)管理時間序列資料庫。
(15)與外部軟體(如excel和lotus軟體)進行資料交換。
2、eviews是econometrics views的縮寫,直譯為計量經濟學觀察,通常稱為計量經濟學軟體包。它的本意是對社會經濟關係與經濟活動的數量規律,採用計量經濟學方法與技術進行「觀察」。計量經濟學研究的核心是設計模型、收集資料、估計模型、檢驗模型、應用模型(結構分析、經濟**、政策評價)。
eviews是完成上述任務比較得力的必不可少的工具。正是由於eviews等計量經濟學軟體包的出現,使計量經濟學取得了長足的進步,發展成為一門較為實用與嚴謹的經濟學科。
3、eviews是美國qms公司研製的在windows下專門從事資料分析、迴歸分析和**的工具。使用eviews可以迅速地從資料中尋找出統計關係,並用得到的關係去**資料的未來值。eviews的應用範圍包括:
科學實驗資料分析與評估、金融分析、巨集觀經濟**、**、銷售**和成本分析等。
15樓:匿名使用者
這個是eviews對一個只有7個資料的樣本的最小二乘法迴歸的結果。
其中各個量的具體意義,
可以去找計量經濟學的課本看看,
東西多,這裡就不說了。
只是,7個點的樣本太小了,
各個量也不太有太大意義的。
16樓:匿名使用者
dw=2 aic sic越小越好,t-value大於2, p-value<0.05
ExceL裡做迴歸分析 P value和顯著水平是不是一回
沒用過excel作迴歸分析，不過 p value test 就是測試假說的。顯著水平 significnat level 指的是95 99 這樣一些level。如果 p value 小於 1 顯著水平 那麼我們就否定假說。例如，顯著水平是95 那麼當檢測資料 test statistics 的p v...
為什麼小的p value要比大的p value值要更有意義
首先要明白p value的定義 p值 p value 就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理，我們就有理由拒絕原假設，p值越小，我們拒絕原假設的理由越充分。總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果...
關於eviews做adf檢驗結果的疑問
adf檢驗的原假 設是 有單位根.p值小於0.05,則可以拒絕單位根的假設,你這裡p值是0.000,完全可以拒絕原假設,序列平穩.當樣本量足夠大時,t分佈於正態分佈類似,t值大於2或小於 2,則可以拒絕原假設.在這裡t值為 9.658201,完全可以拒絕原假設,即不存在單位根,序列已經平穩.下面那個...