eviews中解释变量的标准差怎么算

eviews中解释变量的标准差怎么算

回归标准差(S.E. of regression )怎样计算,公式是什么??？
rss/(n-k) 这是庞皓版教材的计算公式(根据eviews软件回归结果）S.E.= (∑e^2∕n-k-1) )^(1/2)回归标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度🌼🐈_🐊，表明其平均数对各变量值的代表性强弱⛅️🐝||🐳；公式😢_*：各变量值与其平均数的差的平方和再求平均数🤢_😜🦗，是方差🎿🦍-🏐，方差开平方就是标准差♥🌺_🎾🐙。SE of regres是什么🎎——🍁🐓。
（1）样本中观察值个数n\x0d\x0a（2）S.D.dependent var（被解释变量标准差）的值🐀🥇——|🦈，记为s\x0d\x0a（3）Sum squared resid（残差项平方和）的值🌥——🦧🦋，记为r\x0d\x0a 则🎋😷_-🤗：可决系数=[s*s*（n-1）r]/[s*s*(n-1)]\x0d\x0a 其他t统计量🐓🐘|🐽，⛳-💮，回归标准差调整的可决系数可希望你能满意🦐🐣|——🐯🐂。
怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响?？
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值是说完了🦂💮-🦜。
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💀————🤪*，也就是希望你能满意🌲🎍-——🐣🎱。
用EViews怎么取对数啊?预测值及标准差的图,怎么操作啊??？
预测值及标准差的图🌳——🕸🐩：在生成了方程的估计值后🧐_😈，在输出结果窗口中🐔_|🦈，上端的菜单最后一个选项是resid🐨🤢-👻🎿，点击它就得到残差图🥋😠-|🦠，在菜单的view中选择actual fitted residual就得到残差查看🧿🐸-_🌷。预测值则在方程输出结果中点击forecast🤔|🍃🐼，假设你用以估计的样本量为100🌵-_*，你想看101-105的估计结果🦋🌼-_🪅🐰，那么在弹出的窗口中有个等会说🙃☘️——🎲。
计量经济学eviews中方差分析常数项的样本标准差☄️🎫|_🐺🤩，这个可以通过mintab进行分析*🐅_🐿，首先把计量经济学eviews进行细分🐍🌱-⛅️，然后进行方差分析即可得出标准差🦖————😨🪁。
计量经济学异方差性,这个回归的eviews结果是这样,从图上看标准差是623...
se是标准误差😜-|😤，就是y的回归拟合值与其均值做的标准差😧|🪲。望采纳😨🐓——-*🪳。
系数🐘——🐸🤮，标准误等🤮|🎑🍀，我替别人做这类的数据分析蛮多的**-|🦝，

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