Eviews求AIC和SC-搜答案-搜搜做题作业网

模型中三个解释变量的估计值分别为0.132750,0.746915,0.129291,标准差分别是0.033748,0.049699,0.046890,标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的,越小越

在eviews里面的操作：假设你要产生一阶差分的序列为x,且已经把序列x的数据导入eviews在命令区键入：“seriesdx=d(x)”再按回车键,eviews自然就帮你生成一个新的“dx”序列,即

你这个存在自相关哦DW值1.724096有点小c1c2c3c4对因变量都有显著的影响,p值为0.0000,能够构成回归方程,c1对因变量是负相影响,其他变量是正向影响再问：啊，这样啊。那R2太大的话会

我同意楼上的...这个应该是G-Q(戈德菲尔德-匡特)的异方差性检验...不过貌似你的步骤..有点问题..你的M(1)没有取值啊...步骤解释:1.对x按升序排列(默认升序..要降序请加d)2.定义M

把你的图发上来给你解释再问：这个是LM检验再答：LM统计量为30.44488，查表确定显著性水平α=0.05的临界值，统计量的值大于临界值，且伴随概率P-值为0.1554，大于显著性水平，因此不能拒绝

sc

解题思路：本题主要考察学生对函数的奇偶性以及函数的周期性的理解和应用，解题过程：

要求用迭代法（三步）和杜宾两步法分别做,写成EVIEWS的命令形式.ls（如果是2阶自相关,就是“lschukoucgdpar(1）ar(2）”,依此类推再问：请问那个求出来的是一阶自相关系数么？

应用计量经济学综合实验报告一、观察序列特征（一）变量的描述统计变量的描述统计表XYMean24.1913338.51823Median24.6081935.06598Maximum31.5131859

我不知道AIC能不能为正值,这个准则应该是在多个模型做比较的时候挑一个比较小的吧.决定系数挺大的,估计F检验也通过了吧.如果各变量的回归系数大部分显著,就可以开始解释了.

你这个数据都没平稳,不能用于建模先做差分平稳化后,再看自相关和偏相关函数图

1、建立workfile,将你要的数据录入进去（或者从excel中导入进去）2、确定你要估计参数的模型中的自变量和因变量,比如自变量x1x2,因变量y3、在命令窗口中输入：lsycx1x2然后回车,得

变量选了不少啊...这样直接看回归结果不太对.可以直接用eviews的workfile里的view里做出correlationmatrix就看得出来了

感觉是D,不知道对没.

AIC/SBIC的指标是负数一般值越小表示模型越精简parsimonious（绝对值越大越好）你要算出可用sample大小一样情况下不同模型的AIC/SBIC然后比较那个最小比如你有100个样本你做A

我也是菜鸟,说下我的想法根据p值0.0029,这两组数据在5%的显著性水平下显著相关,在1%的显著性水平下就不显著相关D.W检验量检验的应该是自相关,也就是ui与uj的相关性

SC气缸不带锁的标准气缸；SU是带锁气缸

求增长率,时间序列有多种.但常用的先求对数,然后后期数据减去前期数据,就可以了.如,求股票收益率等.

这确实是一个罕见的问题,我也是第一次见到,但是可以理解.t检验通过,表明这些自变量对因变量影响显著,但并不能说影响重要.要注意统计学意义上的“显著”的特定含义：是指该系数与0的差别显著.因此,显著并不

好的,我帮你

你的问题出在变量名重了,所以无法计算如果你的原始变量序列是x,则其差分序列得重新命名,如x1命令：datax1——创建一个名为x1的新的序列组x1=D(x)——计算原始变量序列的一阶差分序列