文件名称：EVIEWS应用
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更新时间：2021-04-15 12:56:00
统计
使用eviews做线性回归分析 Glossary: ls(least squares)最小二乘法 R-sequared样本决定系数（R2）：值为0-1，越接近1表示拟合越好，>0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，解决这个问题使用来调整 Adjust R-seqaured() S.E of regression回归标准误差 Log likelihood对数似然比：残差越小，L值越大，越大说明模型越正确 Durbin-Watson stat：DW统计量，0-4之间 Mean dependent var因变量的均值 S.D. dependent var因变量的标准差 Akaike info criterion赤池信息量(AIC)（越小说明模型越精确） Schwarz ctiterion:施瓦兹信息量（SC）（越小说明模型越精确） Prob(F-statistic)相伴概率 fitted(拟合值)
【文件预览】：
eviews在统计与计量中的运用
----VAR模型、Johansen协整检验在eviews中的具体操作步骤及结果解释.ppt(1.3MB)
----eviews中主成分分析和因子分析ppt详解.ppt(2.03MB)
----Eviews处理多元回归分析操作步骤.doc(1.2MB)
----Eviews6.0面板数据操作.doc(889KB)
----在Eviews中验证VAR模型的方法.pdf(515KB)
----Eviews与计量经济学.doc(947KB)
----Eviews回归分析输出结果指标解释.doc(26KB)
----二维码.jpg(97KB)
----经验分享-使用eviews做回归分析.docx(21KB)
----如何利用Eviews6.0计算各解释变量的相关系数.docx(312KB)