面板数据 pearson检验 eviews

一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著

四格表资料的卡方检验四格表资料的卡方检验用于进行两个率或两个构成比的比较.1.专用公式：若四格表资料四个格子的频数分别为a,b,c,d,则四格表资料卡方检验的卡方值=（ad-bc）2*n/(a+b)(

样本量是99,看第7行的：Totalpool（balanced）observations：99就知道了.一般来说样本量=时间×个体.另外,楼上那位兄台是在拉生意,不要搭理他

相关系数临界值是查表的,spss没有再问：怎么查？还是自己设定的？再答：查表，但是现在基本不用这个方法了啊直接给出P,P

样本量大的话,近似正态分布就可以的我替别人做这类的数据分析蛮多的

面板数据回归分析还是面板数据聚类?面板数据聚类倒是很少听说再问：就是面板数据的聚类，网上只有理论方法，没有具体的操作方法，能不能帮帮忙啊再答：把理论方法的链接发来看看

按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性.一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有

请对数据合并后,再重新做卡方检验.此资料不满足“卡方检验”的应用条件,需合并分类,使小于5的理论频数(即expectedcount,期望数)小于20%(就是让37%下降到20%以下),最小理论频数(m

PROB小于0.05,说明没有单位根,数列是平稳数列.但是你的数据只有八个,太少了.再问：请问P值是看ADF-FisherChi-square的，还是ADF-ChoiZ-stat的？老师让研究苏州物流

高铁梅的计量经济学有具体操作方法不会的话我可以帮你操作再问：我用eviews做的，我看了好多试验，应用教程之类的，书里差不多都说到面板数据要用Hausman检验来判断选择固定效应模型或随机效应模型，然

创建一般的数据,楼主应该很熟练了对于面板数据,在创建工作表中要选择balancepanel输入相应的数据类型和年份起止日子,和面板数量.最后点击ok就可以了其他操作,你应该很熟练了就不多说了怎么转换排

这主要是看以下几点：（1）每个数据的理论频数是否

不是不行,而是应该在通过poolgenr来生成,新变量后面要加个问好才行,例如,打开面板数据变量y,进入Pool窗口界面,点击poolgenr,在窗口中输入dy?=d(y?),其他转换类似的

第一问：回归分析考虑了三个因素,有可能存在多余变量或者缺失变量导致系数不显著,这是非常正常的.因为你不能确定你模型设定的合理性,所以模型需要修正和完善第二问：你只考虑管理成本和GDP增速,没有考虑其他

是的,得同阶单整才能做协整,这是协整基本定义.建模的话就需要要用平稳序列.但你的数据可以不用做协整,可以直接用单整的平稳序列建模.再问：就是说我的序列单位根检验已经是平稳的了就不用协整检验了？可是协整

不是是卡方检验在分析——列连分析先设置三个变量,再对人数变量加权,加权之后才能进行卡方检验,不知道你明白了没有

ysortday:egena=mean(code)应该如此.

字符型数据在stata里可以用destring命令变成数值型但要注意在destring之前,变量所有观察值都不含有字符,如空格啊,标点符号啊,斜杠等等所以最好在EXCEL里筛选一下,把有字符格式的观测

面板数据貌似不容易造成自相关,但异方差还是经常存在的啊.做了回归以后再检验,不记得有什么问题啊,你再试试吧异方差是在回归后结果窗口上,view-residualtest里面怀特检验自相关就看dw统计量

显著的负相关性再问：为什么显著相关，请分析一下。。不是相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱么。再答：