1楼：幻之谁愚
计量经济学的s.e of regression算法如下：
假设你的模型是 y = xb + u，假设你的x矩阵是 n*k首先要把系数b，用回归的方法算出来。比如ols 就是 b = (x'*x)^*x'*y.
然后把残差项算出来， u = y - xb最后se of regression 就等于 s^2 = u'*u/(n-k).
2楼：龙泉
se of regression 是标准误.其计算公式为 rss 除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.
rss是残差平方和即sum squared resid=342.5486
由此可得标准误为6.9954
计量经济学的s.e of regression怎么算
3楼：匿名用户
计算公式为 rss 除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。
s.e of regression的计算方法为：√（sum squared resid(rsss)/(n-k-1)），k为解析变量个数。
1）从经济发展的形态来看，经济模型分为静态数理经济模型和动态数理经济模型；
2）从经济的波动形态来看，经济模型分为随机经济模型和确定性经济模型；
3）从经济的数学描述形式来看，经济模型分为线性经济模型和非线性经济模型；
4）从经济模型描述的范围来看，经济模型有微观经济模型、中观经济模型和宏观经济模型。
计量经济模型至少含有三个主要部分：数理经济为主体，经济统计为识别和经济过程为主线。选择正确的数理经济模型是计量经济模型建立的主体，这也是反映各经济变量之间所存在的本质关系，具有经济理论基础；
经济统计识别则是计量经济模型赖于应用的基础，只有在统计上有显著意义的模型才可能保证各经济变量之间的关系是具有统计基础的；经济过程描述了经济体系中解释变量和被解释变量之间所存在的统计关系。
4楼：雪山飞燕
s.e of regression 是标准误。
其计算公式为 rss 除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。
s.e of regression的计算方法为：√（sum squared resid(rsss)/(n-k-1)），k为解析变量个数。
5楼：匿名用户
se = [ssr/(n-k)]^(1/2)假设模型为 y = xb + u 。算出系数 b 之后，带入模型，求出 u = y - xb。其中 ssr = u'*u 也就是残差项的平方和（ssr）。
用ssr除以 (n-k) 其中 n 是样本空间，k是变量数量。
最后，给 ssr/(n-k) 开平方。这个结果就是se
计量经济学根据eviews回归结果，**里的数据怎么算出来
6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。
7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！
8楼：自以为情深缘浅
f=[r/（k-1）]/(1-r)/(n-k)
9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
10楼：糖糍娃娃
f算出来是多少，和答案不对
11楼：匿名用户
f-statistic= r^2 x (n-k)/(1-r^2)（k-1）=（ess/k-1）/（rss/n-k）
12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)
计量经济学的s.e of regression怎么算
13楼：匿名用户
算出系数coefficient, b
算出残差项 e = y - x*b
算出ssr = e'*e
算出 s^2 = e'*e/(n-k)，其中n 是样本数量 , k 是变量数量。
其中 s^2开根号 s, 就是 s.e. of regression
14楼：蔚葳抗半兰
r-squareed
拟合优度，adjusted
r-ssquared
调整拟合优度，s.e
ofregression回归标准差，sumsquared
resid
残差平方和，mean
dependent
var因变量方差均值，f-statisticf统计量
计量经济学的s.e of regression怎么算
15楼：恋劳
计量经济学的s.e of regression怎么算？
se of regression 是标准误.其计算公式为 rss 除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.
希望能帮到你。
计量经济学的s.e of regression怎么算
16楼：幻之谁愚
s.e of regression（标准误）的计算步骤如下：
1.算出系数coefficient, b
2.算出残差项 e = y - x*b
3.算出ssr = e'*e
4.算出 s^2 = e'*e/(n-k)，其中n 是 样本数量 , k 是变量数量。
5.其中 s^2开根号 s, 就是 s.e. of regression
17楼：龙泉
se of regression 是标准误.其计算公式为 rss 除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.
rss是残差平方和即sum squared resid=342.5486
由此可得标准误为6.9954
计量经济学的s.e of regression怎么算
18楼：匿名用户
假设 y = x*b + u， 你计算出了 b，其中 x 矩阵 是 n*k 的 有 n 的样本空间 ， k个变量
然后，带入 求出 u = y - x*b
求出 残差平方和 ssr = u'*u
求出 s2 = u'*u/(n - k)最后，对s2开平方。s 就是 se of regression.
计量经济学的s.e of regression怎么算
19楼：匿名用户
如下bai：
假设你的模型是 y = xb + u，假du设你的x矩阵zhi是 n*k
首先要把系数b，用dao
回归的方法版算出来。比如ols 就是
权 b = (x'*x)^*x'*y.
然后把残差项算出来， u = y - xb然后se of regression 就等于 s^2 = u'*u/(n-k).
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