急!!!请教关于Eviews操作的问题(t检验和F检验的问题)

在Eviews软件中，进行F检验和T检验后的结果分析相对直观。首先，打开软件后，会看到以之前单样本T检验为依据生成的数据表格。这个表格分为两个部分：一是单个样本的统计描述，这部分包含直观信息，如样本数量（N）、样本均值和标准差，这些数据能清晰地展示数据集的基本特性。进入关键部分，单个样本检验部分...

1、首先在打开的软件页面中，通过之前单样本T检验的数据运算，得到如下图所示的数据表格。2、这时候表格分为两部分，一个是单个样本统计量，一个是单个样本检验。3、单个样本统计量，这个比较简单，也很容易看懂，包括样本个数（N）、均值和标准差。4、在单个样本检验的表格中，可以找到检验值，也就是...

多元回归分析会给出F检验和T检验结果的，其中F检验是针对整个模型的，如果检验显著那么说明自变量对因变量能够较好地解释；而T检验是针对单个变量的，如果显著说明单个自变量对因变量有较大影响否则就需要将其踢出模型之外。自由度n一般是指样本总数，k是指自变量的个数。

t检验和f检验一般是要做回归

因为这个自变量贡献率小，通过T检验和F检验，只说明了这个变量对因变量有显著影响，但拟合优度低说明它不是最主要的影响因素，或者至少你在方程中忽略了一些其它有影响的因素。

T统计量=对应系数/对应se。 相当于做系数=0的t检验，系数就是报告的coefficient，se就是报告的std error。F统计量=R2*(n-k-1)/（（1-R2）*k） 相当于做全部系数等于零的检验。在这里k是解释变量个数，你这里是3个解释变量，n是在这个回归里包括的观测值，上面也给了，R2就是你这里的报告...

1、用eviews计算，看各参数的T检验及F检验是否通过，F检验通过，有两个以上T检验不通过，就有很大的是多重共线性了。2、看模型中所用的变量之间会不会明显相关，就像，货币供应量和工资之类的，可以尝试直接联立两个变量的方差，看变量间的R平方是不是很接近1，越接近1，说明多重共线性越明显。

首先格兰杰检验的本质其实就是VAR模型，要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列，如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题。然后对数据做个最小二乘处理之后，会出现一些统计结果，其中Akaike info criterion 这一项就是我们需要的AIC值，这个是结果直接体现出来的。最后确定滞后...

1、参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。2、标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是...

进行估计。如下图，“权”可以有多种选择，通常可以用1/|ei| eviews 也有怀特一致协方差矩阵估计量(WhiteHeteroskedasticity-ConsistenceCovariance Matrix Estimator)，这种方法提供大样本情形下回归标准差和回归系数的一致估计量，参数估计结果与普通最小二乘估计结果相同，但是可以进行有效的t检验和F检验。