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EviEws里面ols估计参数r 与r^2是什么意思

描述相关性

你输入相关数据后eg. data ydata x1data x2用普通最小二乘法,口令就是ls y c x1 x2出来的表中间部分有个R-squared,那个就是了~

如何使用eviews软件进行ols估计参数使用eviews软件进行ols估计参数,建立线性回归模型工具/原料windows7eviews软件方法/步骤创建工作文件,在file菜单中,依次点击new->workfile.这时弹出workfile create对话框,选择数据类型并填入起止

OLS是ordinary least square的简称,意思是普通最小二乘法.普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值,使上式的离差平方和Q达极小.式中每个平方项的权数相同,是普通最小二乘回归参数估计方法.在误差项等方差、不相关的条件下,普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计. 用这种方法可以算出计量模型中的参数,它是计量经济学中最基本,也是用的最多的方法.计算很复杂,你只要把原理搞清楚就可以了.现在都是将数据输入软件,由程序来计算的. 如果我没有记错的话,这是数学家高斯发明的方法,距今将近两百年历史,这个过程后来经过很多数学家改进.当然也有其局限性,当代的数学家又发明了一些新方法,比OLS要复杂很多.

R^2判定系数就是拟合优度判定系数,它体现了回归模型中自变量的变异在因变量的变异中所占的比例.如R^2=0.99999表示在因变量y的变异中有99.999%是由于变量x引起.当R^2=1时表示,所有观测点都落在拟合的直线或曲线上;当R^2=0时,表示自变量与因变量不存在直线或曲线关系.我是在学spss的回归分析时学的.

任务占坑

由其他变量贡献了很多

r^2是决定系数,r是相关系数显著性检验

R^2表示的模型和样本之间的拟合度,就是说拟合度越好该模型越能代表样本观测值的趋势,R^2越接近1越好.F值代表了样本模型和总体之间的关系,即是样本模型所反映的X,Y之间的关系在总体上是否显著,sig.接近0越好.

用ls名做回归即可

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