eviews绘制经验分布图操作流程 eviews10的lm检验的原假设是什么？

eviews10的lm检验的原假设是什么？

IM检验是拉格朗日乘数检验，用于检验模型的残差序列中是否存在序列相关性。最初的假设是不存在序列相关性；另一个假设是存在p阶自相关。检验统计量逐渐服从卡方分布。如果计算的p值太大，则拒绝原始假设，并考虑序列相关性。

计量经济学公式怎么记？

LM统计量Obs*R平方逐渐服从卡方分布。如果它太大，它会拒绝最初的假设。

看看

残差正态检验直方图怎么处理Eviews？

回归分析后，在方程对象中(也就是你能看到的输出结果窗口)，左上角的视图-残差检验-直方图正态检验得到残差的分布直方图，左边的残差的描述性统计和jarqu

eviews如何检验残差序列是否符合正态分布？

打开数据系列，在系列窗口中单击查看-描述性统计测试-直方图和序列统计。Jarqu

eviews中的DW自相关检验DW的值是哪？

所谓自相关，是指当前值与前一值之间存在线性关系，这在ar模型中可以看到。一般时间序列建模要求残差是独立同分布的白噪声序列。如果残差有自相关，也说明变量的信息没有被模型掏空。

平稳性，尤其是广义平稳性，是指序列本身稳定的统计性质，如一阶矩、二阶矩等。比如一条对角线在不同的位置切割相同的长度，平均值就不一样。所以这样的数列是不稳定的，差分之后就变成了增量(极限情况下的斜率)，其统计性质就稳定多了。

一个时间序列只有在能够稳定的情况下才能被控制和预测。

eviews多元异方差检验步骤？

回归分析后，在方程对象中(也就是你能看到的输出结果窗口)，左上角的视图-残差检验-直方图正态检验得到残差的分布直方图，左边的残差的描述性统计和jarque-bera统计得到残差的正确性检验。

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