eviews统计检验怎么用 eviews怎么做参数置信区间估计？

eviews怎么做参数置信区间估计？

可以打开EVIEWS软件，直接点击工具栏，在工具栏中表选择类型异方差性测试。

在不显示栏中，选取Whitetest，这个测什么要注意检定异方差性的存在，再点考虑按键。

在模型窗口直接出现Whitetest的统计数据用于测什么异方差性的存在.左边的检定统计量适用规定于手算,右边的p-value少于10%(选取范围90%置信区间),证明了异方差性的存在

eviews多元异方差检验步骤？

任务回归分析后，在方程对象（应该是你能看到的输出结果窗口）中，左上角的view-residualtests-histogramnormaltest,得到残差的分布直方图，左侧是残差的描述统计量，还有一个jarque-bera统计量，即能得到残差的正太性检验。

eviews做gq检验步骤？

G-Q实验检测法检验异方差存在

原理：

一元线性回归分析中，先对自变量x通过排序（系统默认为从大到小排序ascending）

删除掉中间的1/4个样本，对前后两个子样本四个作多元线性回归，我得到归一化平方和sumwithsquaresresiduals

因为异方差模型中，ei无条件服从(0,σi2）的正态分布，而统合F统计量(∑e1^2/n1-1)/(∑e22/n2-1)。

原假设H0：不存在异方差

备择假设不成立H1：未知异方差

若计算出我得到的FFα，则委婉地拒绝原假设，并且存在异方差

lm自相关检验结果怎么看？

在我得到模型后，检验残差序列的自相关时，是可以可以使用DW统计量和LM检验，前者我就且不说了，在回归结果中会手动输出低DW值，是对后者，由前到后再点view

esidualtestserialcorrelationLMtest去设置大的滞后阶数，再点击ok，我得到结果。

结果是对不胜感激模型的显著性检验：e(t)a1*e(t-1)a2*e(t-2)...b1*x1b2*x2原打比方为诸系数a1a2...b1b2...0LM统计量Obs*R-squared它渐近听从于卡方分布的位置，如果不是太大，这回绝原假设不成立像是，在eviews中有p值，如果不是p值比较比较小，诸如大于00.005，则断然拒绝原假设，认为原模型存在自相关。

通过修改大的滞后阶数，是可以区分模型中的作用效果与不比较显著的反应滞后项，实际对比，可以别除不比较显著的项，再通过一次检验。

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