1楼：刘得意统计服务
手算的话，先算拟合值y_hat，用真实值减拟合值，得到残差e，然后平方再求和，就是它的。
但太麻烦。一般统计软件都会自动给出这个结果。
计量经济学根据eviews回归结果，**里的数据怎么算出来
2楼：柿子的丫头
计算如下。
1：coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。
45720adjusted r-quared= [1-(n-1)(1-r^2)/(n-k)]eg: 常数c的standard error 就等于 155。6083/0。
269042=578.379212167617in***e 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。
2：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。
计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济**、政策评价）。
eviews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。
扩展资料
eviews是专门为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。eviews的前身是1981年第1版的micro tsp。
虽然eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用eviews进行处理。
eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列。
在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
eviews具有现代windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的windows技术对操作结果进行处理。此外，eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。
在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
3楼：神神神神神
coefficient除以standard error 等于
t-statistic
eg: 常数c的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617
in***e 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。99003
cost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720
adjusted r-squared= [1-(n-1)(1-r^2)/(n-k)]
s.e of regression= the root of [sum squared resid/(n-k)]
f-statistic= r^2 x (n-k)/(1-r^2)k
其中的 n 是 观察两的个数 即observations 此题中是16
k 是变量的个数 此题中是3个 c,in***e, cost
全部代如以上所给计算公式中 即可解出答案，望采纳 谢谢！
4楼：自以为情深缘浅
f=[r/（k-1）]/(1-r)/(n-k)
5楼：生如夏花
f公式在刚刚公式的基础上乘2就对了。即f=[r^2·(n-k)/(1-r^2)·k]×2
6楼：糖糍娃娃
f算出来是多少，和答案不对
7楼：匿名用户
f-statistic= r^2 x (n-k)/(1-r^2)（k-1）=（ess/k-1）/（rss/n-k）
8楼：匿名用户
^t-statistic=coefficient/std.erroradjusted r-squared=1-(1- r-squared)*n-1/n-k
s.e. of regression=根号下 sum aquared resid/n-kf-statistic=r^2*(n-k)/(1-r^2)*(k-1)
计量经济学 第三张图中的∑ei∧2=46116.02 是怎么算出来的？ 10
9楼：knee在吗
看来我们是同一本课本……
那是软件算的，不用你算
简单线性回归模型的每一构成项各有什么含义
10楼：江淮一楠
一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在
现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。 设y为因变量x1,x2…xk为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为:
y=b0+b1x1+…+bkxk+e
其中，b0为常数项，b1,b2…bk为回归系数，b1为x1,x2…xk固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即x1对y的偏回归系数;同理b2为x1,x2…xk固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即，x2对y的偏回归系数，等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为:
y=b0 +b1x1 +b2x2 +e
建立多元性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和**效果，应首先注意自变量的选择，其准则是:
(1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关;
(2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的;
(3)自变量之彰应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度;
(4)自变量应具有完整的统计数据，其**值容易确定。
多元性回归模型的参数估计，同一元线性回归方程一样，也是在要求误差平方和(σe)为最小的前提下，用最小二乘法求解参数。以二线性回归模型为例，求解回归参数的标准方程组为
解此方程可求得b0,b1,b2的数值。
eviews如何进行自回归方程参数的最小二乘估计？
11楼：匿名用户
以此题为例讲解：以下是某地搜集到得新房屋的销售**y和房屋的面积x的数据：
房屋面积115，110，80，135，105
销售**：24.8 21.6 18.4 29.2 22
①求回归方程，并在散点图中加上回归直线；回归方程 ^y = 1.8166 + 0.1962x
计算过程：
从散点图（题目有给吧）看出x和y呈线性相关，题中给出的一组数据就是相关变量x、y的总体中的一个样本，我们根据这组数据算出回归方程的两个参数，便可以得到样本回归直线，即与散点图上各点最相配合的直线。
下面是运用最小二乘法估计一元线性方程^y = a + bx的参数a和b：
（a为样本回归直线y的截距，它是样本回归直线通过纵轴的点的y坐标；b为样本回归直线的斜率，它表示当x增加一个单位时y的平均增加数量，b又称回归系数）
首先列表求出解题需要的数据
n 1 2 3 4 5 ∑（求和）
房屋面积 x 115 110 80 135 105 545
销售** y 24.8 21.6 18.4 29.2 22 116
x^2（x的平方） 13225 12100 6400 18225 11025 60975
y^2（y的平方） 615.04 466.56 338.56 852.64 484 2756.8
xy 2852 2376 1472 3942 2310 12952
套公式计算参数a和b：
lxy = ∑xy - 1/n*∑x∑y = 308
lxx = ∑x^2 - 1/n*(∑x)^2 = 1570
lyy = ∑y^2 - 1/n*(∑y)^2 = 65.6
x~（x的平均数） = ∑x/n = 109
y~ = ∑y/n = 23.2
b = lxy/lxx = 0.196178344
a = y~ - bx~ = 1.81656051
回归方程 ^y = a + bx
代入参数得：^y = 1.8166 + 0.1962x
直线就不画了
该题是最基本的一元线性回归分析题，套公式即可解答。至于公式是怎么推导出来的，请参见应用统计学教科书。。回归分析章节。。
12楼：匿名用户
可以做的
建议你用stata去做
我经常帮别人做这类的数据分析的
13楼：蒲公英花开丶
建立序列，然后看序列的时序图看是否能够利用线性模型拟合回归模型，如果存在指数增长的趋势，就要对数据经行对数化处理，好让序列存在明显的线性趋势。
eviews是econometrics views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。另外eviews也是美国qms公司研制的在windows下专门从事数据分析、回归分析和**的工具。
使用eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去**数据的未来值。eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济**、**、销售**和成本分析等。
线性回归的基本假设
14楼：匿名用户
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；
5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；
6、随机误差项服从正态分布。
15楼：麥兜在寻找
线性代数的基本假设有：
1、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；
2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；
3、随机误差项彼此不相关；
4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；
5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；
6、随机误差项服从正态分布。