1樓：
你說的是不是可決係數r^2 eviews結果裡面直接就有啊t和 f結果也有啊~~
2樓：匿名使用者
先在剩餘資訊中找到（1）樣本中觀察值個數n（2）s.d.dependent var（被解釋變數標準差）的值，記為s
（3）sum squared resid（殘差項平方和）的值，記為r2
則：可決係數=[s*s*（n-1）-r2]/[s*s*(n-1)]其他t統計量，f統計量，迴歸標準差調整的可決係數可依次求出。
ps：這是你們考試題？
求如何用spss計算迴歸係數的標準誤差？？？
3樓：楊必宇
假設有p個自變數，每個變數都有n組資料。首先定義一個x變數矩陣，即一個n*(p+1)階矩陣。然後需要求出x的轉置矩陣x'，可以用選擇性黏貼裡的轉置，也可以用轉置函式。
然後進行矩陣乘法計算，求出x'*x，用mmult函式。
然後再對求出的「x'*x」進行逆矩陣求解，即要求出（x'*x）^-1，用minverse(）函式，然後逆矩陣中對角線上的值開根號再乘以rmse（均方根誤差或者叫回歸標準差）就是每個迴歸引數的標準誤差std error了。
擴充套件資料：
相關係數與迴歸係數：
a 迴歸係數大於零則相關係數大於零。
b 迴歸係數小於零則相關係數小於零。
（它們的取值符號相同）
2、迴歸係數：由迴歸方程求導數得到，
所以，迴歸係數》0，迴歸方程曲線單調遞增；
迴歸係數<0，迴歸方程曲線單調遞減；
迴歸係數=0，迴歸方程求最值（最大值、最小值）。
spss由美國斯坦福大學的三位研究生norman h. nie、c. hadlai (tex) hull 和 dale h.
bent於2023年研究開發成功，同時成立了spss公司，並於2023年成立法人組織、在芝加哥組建了spss總部。
ibm公司宣佈將用12億美元現金收購統計分析軟體提供商spss公司。如今spss的最新版本為25，而且更名為ibm spss statistics。迄今，spss公司已有40餘年的成長曆史。
4樓：匿名使用者
有以上功能的啊
我們的處理方式是將需要的資料利用迴歸求出來，然後根據公式計算統計誤差值
還有一種方法就是用求標準差的方法，來求得ssr和sst.
計算公式如下：
估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標，主要用來衡量回歸方程的代表性。
作用：①它可以說明迴歸方程的理論值代表相應實際值的代表性大小;
②它可以說明以迴歸直線為中心的所有相關點的離散程度;
③它可以反映供單垛竿艹放訛蝨番僵兩變數之間相關的密切程度;
④它可以表明迴歸方程實用價值的大小。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。
迴歸估計的標準誤差怎麼計算： 計算公式如下:估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標,主要用來衡量回歸方程的代表性...
eviews中最小二乘估計分析結果去掉判定係數,調整判定係數,迴歸標準差,t值,f值,判斷係數怎麼求...： 你說的是不是可決係數r^2 eviews結果裡面直接就有啊t和 f結果也有啊~~
請問迴歸分析中的標準差怎麼計算?公式是什麼?公式中平均值是因變數的實際值平均還是估計值平均?：
如果你是江蘇高中生,建議你去看一下選修2-3的書的94頁,在那上面,你可以找到,祝學習愉快!
統計學中有關估計標準誤差的一個疑問,請教各位大神給解答下。如果估計標準誤差s=0,為什麼不能說明全部...： 統計學中有關估計標準誤差的一個疑問,請教各位大神給解答下。
如果估計標準誤差s=0,為什麼不能說明全部...
spss的非線性迴歸分析中引數估計值的標準誤是如何計算的?具體的公式是什麼?： 這個不用問spss,直接看統計學教材就可以的
常見問題：
迴歸分析中計算的估計標準誤差就是因變數的標準差,對不對?
答： 不對 不只是因變數
5樓：
可以直接呼叫系統的模組功能。
6樓：匿名使用者
如果你會迴歸分析的話，在迴歸分析的輸出吧，迴歸係數**中 其中就包括了迴歸係數的標準誤差
spss迴歸係數標準誤差值一致的話資料要如何修改
7樓：匿名使用者
我們的處理方式是將需要的資料利用迴歸求出來，然後根據公式計算統計誤差值
還有一種方法就是用求標準差的方法，來求得ssr和sst.
計算公式如下：
估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標，主要用來衡量回歸方程的代表性。
作用：①它可以說明迴歸方程的理論值代表相應實際值的代表性大小;
②它可以說明以迴歸直線為中心的所有相關點的離散程度;
③它可以反映供單垛竿艹放訛蝨番僵兩變數之間相關的密切程度;
④它可以表明迴歸方程實用價值的大小。
估計標準誤差的值越小，則估計量與其真實值的近似誤差越小，但不能認為估計量與真實值之間的絕對誤差就是估計標準誤差。
迴歸估計的標準誤差怎麼計算： 計算公式如下:估計標準誤差是說明實際值與其估計值之間相對偏離程度的指標,主要用來衡量回歸方程的代表性...
eviews中最小二乘估計分析結果去掉判定係數,調整判定係數,迴歸標準差,t值,f值,判斷係數怎麼求...： 你說的是不是可決係數r^2 eviews結果裡面直接就有啊t和 f結果也有啊~~
請問迴歸分析中的標準差怎麼計算?公式是什麼?公式中平均值是因變數的實際值平均還是估計值平均?：
如果你是江蘇高中生,建議你去看一下選修2-3的書的94頁,在那上面,你可以找到,祝學習愉快!
統計學中有關估計標準誤差的一個疑問,請教各位大神給解答下。如果估計標準誤差s=0,為什麼不能說明全部...： 統計學中有關估計標準誤差的一個疑問,請教各位大神給解答下。
如果估計標準誤差s=0,為什麼不能說明全部...
spss的非線性迴歸分析中引數估計值的標準誤是如何計算的?具體的公式是什麼?： 這個不用問spss,直接看統計學教材就可以的
常見問題：
迴歸分析中計算的估計標準誤差就是因變數的標準差,對不對?
答： 不對 不只是因變數
8樓：夙寄竹苑嫣
迴歸係數
regression
coefficient
在迴歸方程中表示自變數x
對因變數y
影響大小的引數。
迴歸係數越大表示x
對y影響越大，正迴歸係數表示y
隨x增大而增大，負迴歸係數表示y
隨x增大而減小。
迴歸方程式^y=bx+a中之斜率b,稱為迴歸係數,表x每變動一單位,平均而言，y將變動b單位。
怎麼從eviews迴歸分析結果中看出有沒有顯著影響 10
9樓：空嵐沫
模型中解釋變數的估計值為-0.466102，標準差是0.069349,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，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：九月
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；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。
2、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，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。
擴充套件資料：
主要功能
引入了流行的物件概念，操作靈活簡便，可採用多種操作方式進行各種計量分析和統計分析，資料管理簡單方便。其主要功能有：
1、採用統一的方式管理資料，通過物件、檢視和過程實現對資料的各種操作；
2、輸入、擴充套件和修改時間序列資料或截面資料，依據已有序列按任意複雜的公式生成新的序列；
3、計算描述統計量：相關係數、協方差、自相關係數、互相關係數和直方圖；
4、進行t 檢驗、方差分析、協整檢驗、granger 因果檢驗；
5、執行普通最小二乘法、帶有自迴歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、arch 模型估計法等；
6、對二擇一決策模型進行probit、logit 和gompit 估計；
7、對聯立方程進行線性和非線性的估計；
8、估計和分析向量自迴歸系統；
9、多項式分佈滯後模型的估計；
10、迴歸方程的**；
11、模型的求解和模擬；
12、資料庫管理；
13、與外部軟體進行資料交換。
計量經濟學中 如果eviews 迴歸的結果中把可決係數和調整的後的可絕係數都去掉，f統計量也去掉，怎麼計算？
11樓：匿名使用者
（1）樣本中觀察值個數n
（2）s.d.dependent var（被解釋變數標準差）的值，記為s
（3）sum squared resid（殘差項平方和）的值，記為r則：可決係數=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)]其他t統計量，，迴歸標準差調整的可決係數可調整的後的可絕係數=1-(1-r^2)（n-1）/(n-k)f統計量=(n-k)r^2/[(1-r^2)(k-1)]r^2就是可決係數
12樓：csu美女
你是說怎麼計算可決係數r、調整的可決係數和f 統計量？
這個任何一本計量經濟學的第二章或者第三章都會講到。公式不好打額。
如果eviews 迴歸的結果中把可決係數和調整的後的可絕係數都去掉，f統計量也去掉，怎麼計算？
13樓：匿名使用者
（1）樣本中觀察值個數n
（2）s.d.dependent var（被解釋變數標準差）的值，記為s
（3）sum squared resid（殘差項平方和）的值，記為r則：可決係數=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)]其他t統計量，，迴歸標準差調整的可決係數可調整的後的可絕係數=1-(1-r^2)（n-1）/(n-k)f統計量=(n-k)r^2/[(1-r^2)(k-1)]r^2就是可決係數
簡述最小二乘估計原理，什麼是最小二乘法及其原理？
對於x和y的n對觀察值，用於描述其關係的直線有多條，究竟用哪條直線來代表兩個變數之間的關係，需要有一個明確的原則。這時用距離各觀測點最近的一條直線，用它來代表x與y之間的關係與實際資料的誤差比其它任何直線都小。根據這一思想求得直線中未知常數的方法稱為最小二乘法，即使因變數的觀察值與估計值之間的離差平...
普通最小二乘法估計，加權最小二乘法估計，廣義最小二乘法估計有何區別聯絡
最小二乘法 用 擬合已知資料 k 1,2,n 使得誤差的平方和為最小,這種求的方法,就是最小二乘法 1 直線擬合 設擬合直線為 滿足法方程組 2 二次多項式擬合 設擬合二次多項式為 滿足法方程組 普通最小二乘法與加權最小二乘法的區別與聯絡 最小二乘法是加權最小二乘法的特例。使用最小二乘法需要一些前提...
簡述引數最小二乘估計的基本原理，簡述引數最小二乘估計的基本原理
法是對過度確定系統，即其中存在比未知數更多的方程組，以迴歸分析求得近似解的標準方法。在這整個解決方案中，最小二乘法演算為每一方程式的結果中，將殘差平方和的總和最小化。最重要的應用是在曲線擬合上。最小平方所涵義的最佳擬合，即殘差 殘差為 觀測值與模型提供的擬合值之間的差距 平方總和的最小化。當問題在自...