eviews怎么做回归分析

EViews 的回归分析流程：导入数据：将数据导入 EViews。创建工作空间：新建工作空间。指定方程：在“方程”窗口输入回归方程。估计方程：使用“估计”菜单估计回归方程。查看结果：EViews 将显示回归结果，包括回归系数、t 统计量、P 值、R²、调整 R² 和 DW 统计量。

EViews 中的回归分析

如何使用 EViews 进行回归分析？

步骤：

1. 导入数据：将包含自变量和因变量数据的电子表格导入 EViews。
2. 创建工作空间：使用菜单栏中的“工作空间”>“新建”创建一个新工作空间。

3. 指定方程：在“方程”窗口中，指定要估计的回归方程。例如，对于线性回归方程，可以使用以下语法：

   <code>depvar = c + b1*indepvar1 + b2*indepvar2 + ... + bn*indepvarn</code>

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   其中 depvar 是因变量，indepvar1、indepvar2 等是自变量，c 是截距项，b1、b2 等是回归系数。

4. 估计方程：使用菜单栏中的“估计”>“方程”估计回归方程。
5. 查看结果：EViews 将显示回归结果，包括估计的回归系数、t 统计量、P 值、R²、调整 R² 和 DW 统计量。

详细说明：

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1. 导入数据：

• 确保数据已正确格式化，自变量和因变量位于单独的列中。
• 导入数据后，EViews 将显示“工作文件”窗口，其中包含导入的数据。

2. 创建工作空间：

• 工作空间是 EViews 中存储变量、方程和估计结果的容器。

3. 指定方程：

• 在“方程”窗口中，键入要估计的回归方程。
• 确保自变量名称与数据表中的名称一致。

4. 估计方程：

• 单击“估计”菜单中的“方程”选项。
• EViews 将使用最小二乘法估计回归系数。

5. 查看结果：

• 回归系数：估计的自变量和截距项的系数。
• t 统计量：回归系数的 t 统计量，用于检验其统计显著性。
• P 值：回归系数的 P 值，表示拒绝零假设（即系数为零）的概率。
• R²：回归模型拟合程度的决定系数。
• 调整 R²：基于自由度调整的 R²。
• DW 统计量：用于检验序列自相关的存在。

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