eviews相关性检验结果分析

内生性用hausman或wu检验,在做内生性之前应该先做过度识别检验.再问：能具体一点吗亲？表示没学计量，很多都不懂。再答：1、用Eviews将因变量和自变量回归，得到回归方程的残差序列。2、然后将残

你这个存在自相关哦DW值1.724096有点小c1c2c3c4对因变量都有显著的影响,p值为0.0000,能够构成回归方程,c1对因变量是负相影响,其他变量是正向影响再问：啊，这样啊。那R2太大的话会

一般直接看相关系数和显著性双侧.你这个一列一列的看要方便些,比如第一列,表示为x1和其他各变量之间的相关性,x1和x2的相关系数为-.022,显著性双侧为0.972,说明这两个变量间无相关性,依次类推

营业收入x；成交额y对xy先ADF检验平稳性,结果不成立,取log一阶差分,接受.然后OLS,对残差检验平稳,若平稳,二者存在协整关系DependentVariable:XMethod:LeastSq

无论是什么假设检验,P值的含义都可以这样理它是指拒绝原假设所需要的最低置信水平.比如p=0.1,那么表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒绝原假设,如果置信水平高于0.1,比如0.05,则只能接受

显著性（双侧）也即P值为0.028

看几个值就行了,R在0.9以上,越接近1越好,DW值在2左右,T值>2最好把结果贴出来看一下.

相关系数是0.357,p=0.009,显著的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：意思是二者有相关性且较为显著吗？可以简单说下怎么看吗QAQ

ADF检验支出：x取对数LNX要一阶的AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.2141P值0.0576Testcriticalvalues:1%level-

把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问：都用秩相关分析吗再答：是的,当然，后两列间可用PEARSON相关系数

(1)从输出结果的标题可以知道,下面表格的每一格的上一行表示Pearson相关系数,下一行表示对应的p值.从p值的大小可以判断出：(i)变量ru和变量gan、zong、ke都线性无关.变量ke和变量z

主要看“显著性”的值P,当P>0.05时,表示两变量间不相关.故：1与2相关,1与3、4均不相关其余类推.

看最后一列的概率值,如果概率值小于指定的检验水平（通常用0.05）,这个系数就是显著的.否则是不显著的.例如X1,X3是显著的,X和X2是不显著的.再问：不显著说明了什么？再答：不显著说明这个解释变量

你要求的置信度是多少啊?鉴于你没有说,假设显著性水平就是0.01.1.可决系数较高,可以看作是高度拟合.2.通过解释变量的t检验发现x1x3对被解释变量的影响是显著的,其他的是不显著.方程的f检验通过

看相关系数,汉语和英语的分数存在显著正相关性,相关系数是0,915再问：�Ǹ��������ġ����ڣ�01ˮƽ��˫�ࣩ������ء�����ʲô��˼������������ô���ij����

9个样本数据计算出的平均每日转发数与相关微博搜索量的pearson相关系数值0.905,它的实际显著性水平为0.001,小于理论显著性水平0.01,说明相关系数的值不是由偶然因素造成的,0.905接近

JOES2009年的“CurrencysubstitutioninselectedAfricancountries”?楼主哪所大学的（厦大?）?导师是谁,方便透露么?非常impressive啊,搞应用

这个结果是错误的,你在操作的过程中一定是有什么错误再问：你能不能告诉我详细步骤啊，我就是按照书上教的步骤做的啊。和数据有关么，会不会是数据有问题呢？

建立出模型来,然后点view》residualtest》seriescorrelationLMtest默认是做二阶差分,出来的结果如果obs和resid（-2）都显著了那重复上面步骤做三阶的,直到ob

是的,不存在不存在就很好了啊异方差和序列相关是两回事,如果没做的话要做的我替别人做这类的数据分析蛮多的