1樓：匿名使用者
看來學這個不少啊，表上面的不用解釋了吧，因變數、最小二乘法、樣本數和觀測值。
c代表常數項，下面兩個是自變數。後面一欄是係數，然後是標準誤和t統計量，從最後一欄的p值可以看出各自變數都對因變數有顯著影響。
下面r²是模型擬合度指標，接近100/100，再看下面的調整後的r²依然如此，可見模型擬合度相當好。f統計量，p值小於0.0000，說明所有自變數對因變數解釋度相當高。
其他的可以不用看了。
2樓：匿名使用者
不會做就別亂做出一堆結果來
我經常幫別人做這類的資料統計分析的
eviews的迴歸結果要怎麼看？coefficient, r 平方值，調整後的r平方值等表示的是什麼意思？ 5
3樓：匿名使用者
看你的擬合優度這麼小，多半是截面資料，這時的關鍵是看p值是否小於0.05，若小於，則此係數顯著，放在方程裡面有意義。
4樓：匿名使用者
d-w值 趨近於0 證明存在自相關性， 擬合度的數值有點低~ 最低也要0.2 越趨近於1越好。 方程設定的可能有問題。
我的eviews的迴歸分析結果，幫我分析下吧！謝謝~ 20
5樓：匿名使用者
你的自變數y z c，只有c通過了檢驗（只有c的概率p值0.0006小於顯著性水平0.05），迴歸模型的r方值為0.
396133，這裡由於有多個自變數，應看調整之後的r方值，為0.194844，蠻低。而且最重要的是模型的方差檢驗沒有通過檢驗，即說明模型建立不好，需要重新建立（因為f值對應的概率p值0.
220203大於顯著性水平0.05）
eviews迴歸分析結果怎麼看
6樓：
1、迴歸分析是**中最常用的研究假設檢驗技術，想知道自變項x對依變項y的解釋力或**力時，最常用的是線性迴歸spss: analyze- regression- linear。
2、彈出對話方塊，輸入想要驗證的自變項和依變項，如圖。
3、如圖，sig. p<.05,有顯著性， 表示自變項x對依變項y的解釋力或**力正相關。
4、r square 自變數能夠解釋依變數的變異量，此處.763表示共同解釋76.3%的變異量，**報告中要報告調整後的r平方，即adjusted r square。
7樓：徐臨祥
eviews迴歸分析結果看法如下：1.引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.
05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；2.f的p值，小於0.05模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關，結合所述，可以一個個對照分析。
8樓：隔夜的狂歡
引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；f的p值，小於0.05的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關，結合我說的，你一個個去對照吧
eviews 迴歸分析結果求大神給我分析下 20
9樓：耙耳朵奶爸
模型中三個解釋變數的估計值分別為0.236435，0.061913,0.
97819，標準差分別是0.0152,0.0228,0.
0,標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，三個解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。
調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著
10樓：匿名使用者
都是顯著的，看prob值
dw大了一點
我替別人做這類的資料分析蠻多的
求大神幫我解釋一下eviews的迴歸分析結果 30
11樓：匿名使用者
我不知道你要解釋哪些輸出，我現在把主要的輸出說一下 是常數c，coefficient是係數，std.error是標準誤差，t-static是t統計量，prob是p值，p值越小（一般取0.05或0.
01以下）說明其結果是有意義的，你的擬合公式為y=0.421114x -206.1069，這兒你常數的p值較大需要重新擬合。
r-squired為擬合優度，越接近於1越好，另外akaike info criterion和schwarz criterion每次擬合過後，選最小的結果，個人覺得知道這些就差不多了。其他統計量若需要知道，再回答。
這個簡訊，我怎麼呢，我應該怎麼回這條簡訊？
你的心情可以理解。但是要給她一點空間。對女孩子要欲擒故縱，不能粘，也不能松。自己好好把握。回覆 恩，知道啦，聽你的。不要太刻意的去做，慢慢給她空間。那好吧，我們保持聯絡吧。從認識你開始，你的每一個訊息都令我很開心，真想和你永遠在一起。發展太快女孩會有種不安全感的。慢慢來，互相喜歡最重要。另外如果因為...
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