eviews回归系数怎么看

相关性完了之后，然后再进行回归，就是真正的构造方程，他们之间有一个什么样的方程的关系？怎么操作呢？ 这里啊， y 因为是应变量，我们习惯性的写，但是写成 y 等于 ax 一加 ax 二， y 是不是第一个要写？所以你 y 要第一个点，然后按照顺序点，然后直接点右击，然后这里不要点彝族打开啊，这里有一个以方程打开，点击以方程打开，这里就构造好了。方程不需要你输入任何的东西， 然后面也不需要你输入任何的东西，这是最简单的一个会方程形式，然后你直接点击默认的确定就行了。然后这里就输出了这样一个 表格，这个表格大家可以看一下。呃，我照着念一下吧，大家写的时候照着这样写就行了。就通过表格可以看到变量 x 一的估计系数就这个前面的系数为负的零点六三，然后他的 t 值是零，负的零点二零八三，然后 p 值就是零点八三， 对吧？他在百分之五的，他大于零点零五吗？所以在百分之五的显著性水平下，质变量 x 一对应变量 y 没有显著影响，就他并不是显著的，他可能概率太小了， 他能影响他的概率太小了，那是什么原因呢？嗯，咱们后面再说，有可能是因为 xr 在这里干扰他，或者是 s 三在这里干扰他，甚至 x 一他本身自身就有问题，他要被去除。然后。好，咱们再来看变量 sr， 他的估计系数为二点五八，然后他的对应的 t 值是零六点七八，然后 p 值是零点零零零， 小于零点零一，所以在百分之一的显著性水平下，质变量 x 二的应变量是显， y 是显，影响是显著的，对吧？ s 三也是这样的估计方式，大家就可以看到只有 s、 r 和长数像是显著的，其他两个变量他是不显著的，对吧？ 然后说一下这几列的关系啊，这个梯子是怎么求的的？七梯子就是系数值除以除以这个标准差 等于系梯子，然后坯子他有一个梯子的对照表，就像以查字典一样，你去百度梯子的那个借纸表，然后就可以查出坯子的这个对照像，有点类似于查字典的样式，我们不需要就是说呃，怎么去查，因为软件都给你算好了，知道他是怎么来的就行了。 然后这里，这里是调整后的啊方，啊方是什么意思？啊？方就是这几个 x 一、 s 二、 s 三他们加起来能够解释百分之多少的 y， 就这个他解释解释的力度越大越好，最大的值为一。也就是说如果 s 二、 s a 一、 x 二、 x 三，他们三个人加起来 一起解释这个外，比如说我说这个人很好，呃，他怎么好，他学习好，他大人真诚，他诚恳，他对应的就是 x 一、 x 二、 s 三。大家想一下，在日常生活中，我们说一个人好，我们能用一个 词组词汇把这个人的好能完全的概括吗？他总有遗漏吧？你说他学习好，待人真诚，呃，热情，乐于助人， 那，那别人还说他体育成绩好呢，还会篮球，打得好了，人长得帅了，会关心人了你，你后面的这些你都没有说到啊，你可能只说到了前面的 s 三呢， 但是啊，你，但是你 x 三如果解释到了百分之九十九，那说明你这三个变量已经解释的很好了。就这个意思，他越越高肯定就是越好的，但是永远都不可能唯一，因为你总有遗漏的 底下的这个 p 值，他检验的是整个模型的礼盒程度，这个这个后面的每一个系数，后面的 p 值只检验了单个的系数，然后对应的 p 值是零点零零零，小于零点零一，所以在百分之一的显著性水平下，自变量对应变量具有显著影响。这个时候说的是自变量对应变量，而不是说的某一个自变量的啊，就是说整个方程的情况。

首先用奥斯法估计模型，输入 lsycx 回车得到最初的回归模型，点击内容保存。第二步，生成残差序列， 输入 january 等于 resid 回车。第三步，判断是否存在自相关。方法一，绘制残插序列散点图，从图上看到两个序列同时增加， 说明存在政治相关。方法二，利用残差相关图判断， 输入 idt 回车 接触默认水平， 点击 ok， pc 和 ac 中间的数字是接触，主要看 pc 下方的阴影部分是否超过虚线，超过虚线说明存在自相关。 本力中阴影部分超过虚线所对应的接触为一，说明存在一阶自相关。 方法三、 dw 检验，从回归结果得到 dw 等于零点六七四，样本容量三十七自变量一， 查 dw 表，查在零点零五显著水平下， n 等于三十七 k 等于一的值。如果 dw 小于查到的 dl 值，则存在一些政治相关。方法是 am 检验。在回归方程 门窗口选择 airm test 之后接触默认，也可以随意选择。如果 r 平方所对应的 p 值小于零点零五，则存在自相关。 右下面的 residy 要职为证，所以存在一阶政字相关。第四步，字相关处理方法，利用广义差分法输入 lsycx。 二、一回车， 得到广义查分方程实质后的版本会出现西格玛， 在 estimate 选择 options， message 选择 gls， 此时西格玛已删除，现在得到了最终模型结果。

多元回归下的一方叉处理方法，一，加全最小二乘法。第一步，多元回归第二步，进行一方叉检验。 这里特别提示，如果之前没有进行自相关检验和处理，那么一方差检验结果请以二次检验为主。 没有进行序列相关处理时， white 和二次检验结果可能不一致。 二尺检验结果 p 等于零点九，大于零点一说明不存在一方差。 用 white 检验后发现 p 等于零， 零点零三小于零点一，说明存在一方差，本力没有进行自相关处理，结果应该以二去检验为主。 为了举例如何处理多元回归的一方叉，假设外的检验后结果显示存在一方叉。 第三步，在零点一显著水平下设置权重。先看 obsr 对应的 p 值小于零点一， 再看下方的举例模型的 pro 有没有小于零点一， 找到批值小于零点一对应的变量是什么？这个 个对应的变量就是之后设置的权重。 本例中 xt 和 t 二的 p 值小于零点一，因此选择他们为群众参考。 第四步，设置权重，输入 january w 一等于一 t r x t 得到了权重 w 一序列。第五步，加全最小二乘法输入 ls w 等于 w， eycxt w 等于 w 一是必须输入的，如果省略，则回归结果是没有进行加权的结果。 这种方法不需要我们去自己思考用什么模型形式回归结果，自动选择了加权形式， 比如这样形式已经自动生成了。再进行一次 wet 检验， 此时批值等于零点三，大于零点一说明不存在一方差。 接下来介绍在零点零五显著性水平下的家全最小二乘法 只需要看 p 值小于零点零五所对应的变量。 t 二设置新的权重， gnrw 二等于一 t 二 输入加权模型， lsw 等于 wrycxt 模型。方式已经自动选好，再进行一次 yit 检验，判断一方差。 在零点零五显著水平下，一方差已经消除。方法一，对数模型第一步，对自变量因变量进行对数转换。 第二步，双倍数模型多元回归输入 alex li clnxlnt 第三步，进行一方叉检验，二，去检验和外的 检验都做一遍。 在进行对数处理后， obsr 对应的 p 值大于零点零五，说明在零点零五显著水平下不存在一方差。

然后接下来我们再进入更深层次的判断，就是首先我们先把这个数据教大家怎么逃出这个东西来啊。首先我们要选中所有的 y、 x 一、 a 二、 a 三，然后右击用主打开，还是这个用主打开，然后这里有个斜方叉分析，点击这个斜方叉分析， 然后然后把斜方正分析的勾取消，点击这个。第二个才是相关分析，这里有个批纸，就是我们刚才说的零点零五的那个东西，点击一下，把它勾上，点击 ok， 然后就输出了这样一个结果。我们就直接在 ppt 上看 ppt 上的图，大一点好， 呃，他们每一个就是横着竖着，他们代表的就是一个相关关系的值，最大值为一，也就是说我歪和歪我们两个是一样的，那我们两个肯定是相关的吗？百分之百相关吗？所以他的值就为一，然后 x 一与 y 他的关系是零点八六， 也就说他们之间你也可以理解成他们之间的相关度势百分之八十六吧，你要是实在就是理解不了的话， 书面的表达就是他们之间的相关系数为零点八六。然后这里是 s 二和 y 他们的相关程度， s 三和 y 的相关程度，同时这里还描绘了 x 二和 x 一的相关程度， s 三和 x 一的相关程度，还有 s 三和 x 二的相关程度，他以一个 t 字形方式来进行排列， 然后为什么这边没有了？因为这边跟这边应该是一个镜像的关系，是一样的呀，所以他只写了这半边，这半边是不需要写的呀，别说哈，以这个为例啊，我 x 和 y 的关系对吧？ 那这里就是 y 和 x 一的关系，那 x y 和 x 一的关系与 x 和 y 的关系，那，那是一样的呀。所以这里的零点八六跟这里的零点八六肯定是一样的，那我只写一个 就行了，那我就写这边了，同样的，这边也是一一对照的关系，所以只写这边就这样的。然后下面的零点零零几，他就是我刚才说的一个概率，屁子零点零零一二，零点零零，零点零零五啊，然后零点零零零，那这个他们这个屁子小于零点零零零，说明他们之间非非常的显著， 有百分之九十九的概率，九十九点九九的概率，他们的相关性是零点八六，你可以这么理解。好吧，因为我用专业的话语，我也实在不知道怎么表述我，我到时候又照着书念，书上肯定比我表示的清楚，然后我念的可能你又觉得太难了，太深奥了，听不懂。 呃，我觉得没必要把一个简单的东西讲的那么书面让人听不懂。如表所示，展示的是变量 y 与 x 一 s 二 s 三的皮尔森相关系数，这个东西就叫皮尔森相关系数，我们简称相关系数。通过表格可以看到， y 与 x 一之间的关系为零点八六 大于零点大于零，可见二者之间的关系呈正相关关系。如果他是一个父子的话，他们两个之间的关系就是父相关的关系， 对吧？然后相应的 p 值为零点零零零，是小一的，可见在百分之一的显著性水平下，两个人之间的相关程度能够很好的反应总体。然后接下来就是关于 xr 的相关系数了，为零点零零九九。 呃，我就不接着练了，哎，练的太累了。然后我再给大家解释一下相关系数。呃，相关系数并不是说越大越好啊，他有一个标准的衡量值，他至少要在 零点四以上，这说明他们之间有一定的相关性的，然后他们是不是越相关越好了？他是这样的，你要求歪，你是通过 x 一、 x 二、 x 三 来证明这个 y， 就他们之间 y 等于 ax， 一加 ax， 二加 ax 三等于 y， 每一个那个变量之间前面都有一个系数吗？ 如果 x 二和 x 三特别的相关，他们两个长得一模一样，那你觉得还有必要把 x 三也放上去吗？ 他们两个太相关的呀，他们两个就是一模一样的，你没必要再把它放上去了呀，对吧？所以一般来说零点四到零点八这个区间是最好的，你超过零点八，他能就涉及到一个多重贡献性贡献，贡献就是共在一条线上，所以就重叠了吗？这个后面我们也讲，会讲到怎么去消除这个多重贡献性。

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