eviews8多元回歸線模型是什么

【知識點(diǎn)】 若矩陣A的特征值為λ1，λ2，，λn，那么|A|=λ1·λ2··λn 【解答】 |A|=1×2××n= n！ 設(shè)A的特征值為λ，對于的特征向量為α。 則 Aα = λα 那么 (A²-A)α = A²α - Aα = λ²α - λα = (λ²-λ)α 所以A²-A的特征值

使用eviews8進(jìn)行多元回歸模型分析。

材料/工具

eviews8

你是8嗎？導(dǎo)入數(shù)據(jù)后點(diǎn)擊quickgraph能生成模型如果是最小二乘估計(jì)還有EstimateEquation輸入ycx

方法

首先打開軟件，建立workfile，點(diǎn)擊左上角file---new---workfile建立，填寫相關(guān)起始日期和命名，然后選擇“OK”，這樣workfile建立好了。

你是8嗎？ 導(dǎo)入數(shù)據(jù)后點(diǎn)擊quick graph 能生成模型 如果是最小二乘估計(jì) 還有Estimate Equation 輸入y c x。

在窗口中輸入“data Y X1 X2”，然后回車。

第二章簡單線性回歸模型2.1(1)①首先分析人均壽命與人均GDP的數(shù)量關(guān)系,用Eviews分析:有上可知,關(guān)系式為y=56.64794+0.128360x1②關(guān)于人均壽命與

會出現(xiàn)數(shù)據(jù)錄入表格，點(diǎn)擊右上角的edit按鈕即可鎖定或更改數(shù)據(jù)。

【知識點(diǎn)】 若矩陣A的特征值為λ1，λ2，，λn，那么|A|=λ1·λ2··λn 【解答】 |A|=1×2××n= n！ 設(shè)A的特征值為λ，對于的特征向量為α。 則 Aα = λα 那么 (A²-A)α = A²α - Aα = λ²α - λα = (λ²-λ)α 所以A²-A的特征值

在窗口中點(diǎn)擊“quick”選擇下拉菜單的“estimate equation”，在出現(xiàn)的窗口中選擇LS（最小二乘估計(jì)）。

20年，已經(jīng)不小了?？梢浴?有缺失值，最好用替代法，如前后兩期的均值。 因?yàn)椋绻麜r(shí)間足夠長，有一兩個(gè)缺失值是不影響的。但20年，還不算足夠長。 希望對你有幫助，統(tǒng)計(jì)人劉得意

在新開的estimate equation窗口中輸入“Y C X1 X2”，確定，得出分析結(jié)果。

你是8嗎？ 導(dǎo)入數(shù)據(jù)后點(diǎn)擊quick graph 能生成模型 如果是最小二乘估計(jì) 還有Estimate Equation 輸入y c x。

擴(kuò)展閱讀，以下內(nèi)容您可能還感興趣。

如何eviews8多元線性回歸模型

【知識點(diǎn)】

若矩陣A的特征值為λ1，λ2，...，λn，那么|百A|=λ1·λ2·...·λn

【解答】

|A|=1×2×...×n= n！

設(shè)A的特征值為λ，對于的特征向量為α度。知

則 Aα = λα

那么 (A²-A)α = A²α - Aα = λ²α - λα = (λ²-λ)α

所以A²-A的特征值為 λ²-λ，對應(yīng)的特征向量為α

A²-A的特征值為 0 ，2，6，...，n²-n

【評注】

對于A的多項(xiàng)道式，其特征值為對應(yīng)的特征多項(xiàng)式。

線性代數(shù)包括版行列式、矩陣、線性方程組、向量空間與線性變換、特征值和特征向量、矩陣的對角權(quán)化，二次型及應(yīng)用問題等內(nèi)容。本回答被提問者采納

本人打算用Eviews建立多元線性回歸模型，現(xiàn)在有8個(gè)解釋變量，時(shí)間序列數(shù)據(jù)取20年不知道夠不夠？

20年，已經(jīng)不小了?？梢?。

有缺失值，最好用替代法，如前后兩期的均值。

因?yàn)椋绻麜r(shí)間足夠長，有一兩個(gè)缺失值是不影響的。但20年，還不算足夠長。

希望對你有幫助，統(tǒng)計(jì)人劉得意

利用eviews8怎么做一元線性回歸

你是8嗎？ 導(dǎo)入數(shù)據(jù)后點(diǎn)擊quick graph 能生成模型 如果是最小二乘估計(jì) 還有Estimate Equation 輸入y c x。

用eviews8怎么做簡單線性回歸

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第二章e69da5e6ba90e799bee5baa631333433623738簡單線性回歸模型2.1（1）①首先分析人均壽命與人均GDP的數(shù)量關(guān)系，用Eviews分析：有上可知，關(guān)系式為y=56.64794+0.128360x1②關(guān)于人均壽命與*識字率的關(guān)系，用Eviews分析如下：由上可知，關(guān)系式為y=38.79424+0.331971x2③關(guān)于人均壽命與一歲兒童疫苗接種率的關(guān)系，用Eviews分析如下：由上可知，關(guān)系式為y=31.79956+0.387276x3（2）①關(guān)于人均壽命與人均GDP模型，由上可知，可決系數(shù)為0.526082，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合較好。對于回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)：t（β1）=4.711834>t0.025(20)=2.086，對斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)表明，人均GDP對人均壽命有顯著影響。②關(guān)于人均壽命與*識字率模型，由上可知，可決系數(shù)為0.716825，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合較好。對于回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)：t（β2）=7.115308>t0.025(20)=2.086，對斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)表明，*識字率對人均壽命有顯著影響。③關(guān)于人均壽命與一歲兒童疫苗的模型，由上可知，可決系數(shù)為0.537929，說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合較好。對于回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)：t（β3）=4.825285>t0.025(20)=2.086，對斜率系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)表明，一歲兒童疫苗接種率對人均壽命有顯著影響。2.2（1）①對于浙江省預(yù)算收入與全省生產(chǎn)總值的模型，用Eviews分析結(jié)果如下：②由上可知，模型的參數(shù)：斜率系數(shù)0.176124，截距為—154.3063③關(guān)于浙江省財(cái)政預(yù)算收入與全省生產(chǎn)總值的模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性：1）可決系數(shù)為0

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