eviews拟合优度如何做 eviews最小二乘法结果分析？
eviews最小二乘法结果分析？
内容很多，抓关键点就行了。
仔细看了看可以判定系数R方，为0.72，拟合优度尚可。详细地说，在因变量的总变化中，有72.3%是由自变量P引起的，而27.7%是由其它因素紊乱的。模型拟合效果还不错。多大范围之内呢？
时序序列，0.8以上算好，0.6-0.8算比较不错。再小就有问题了。截面数据，则0.3-0.4就算比较好了。
二看回归系数的P值，本例中，自变量的P值0.71，没是从显著性检验，只能说明P对Y没有显著性影响。范围是大于等于0.05，才能说自变量对因变量有比较显著影响。其它数据全是关键是的，这个可以暂时不选择性的遗忘。
eviews线性回归分析结果解读算样本回归函数？
参数显著性检验分析t实验检测不对应的prob，若大于00.05则参数的显著性检验是从，仔细看r方，越将近1，拟合优度越高；f的p值，大于0.05的话模型才显著，dw单独实验检测残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关，特点我说的，你一个个去再结合吧
eviews回归结果应该怎样详细分析啊y？
eviews回归分析结果看法万分感谢：
1.参数显著性测定t分析检验对应的Prob，若大于00.05则参数的显著性分析检验按照，再仔细看R方，越接近1，拟合优度越高；
2.F的P值，大于10.05模型才作用效果，DW用处测定残差序列的相关性的，在2的附近，那就证明残差序列不具体，生克制化所述，可以不一个个再对照分析什么。
eviews输出结果如何判断显著性？
eviews回归分析结果看法:：
1.参数显著性测定t测定随机的Prob，若小于等于0.05则参数的显著性检验是从，再仔细看R方，越将近1，拟合优度越高；
2.F的P值，小于0.05模型才作用效果，DW为了实验检测残差序列的相关性的，在2的附近，那就证明残差序列不相关，增强所述，可以不个个再对照讲。
EViews回归结果。看出来解释变量被解释变量，很基础的东西。可是看表看不懂啊，先来个简单点的？
DependentVariable被回答变量，也叫因变量。
Method最小二乘sample样本量解释变量系数标准误t统计量p值问题答案：Variable下面那个是请解释变量log（TIME）,太清晰看不清楚。Dependent Variable后面那个是被解释变量log(DISTANCE)。回归方程:log（TIME）log(DISTANCE)u拟合优度那就是R-squared后面的值，0.999999只希望极大帮助！
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