eviews输出结果如何判断显著性

求助,在eviews输出结果中,有标准差,t统计量,p值,R方,调整后R方,f统计量等几个结果数字,如何通过这些数字判断统计结果是否能通过显著性检验呢?我计量经济没学好,求助明白人,非常感谢。
是不是t值和哪个统计量进行比较就可以了?应该和哪个统计量比较啊?需要查表吗?我的样本数量非常大,查表查不到,求大家帮忙解答一下。

1、打开EViews8.0软件,点击左上角的“new”选项,然后选择“workfile”。

2、在“workfile create”界面中,选择“unstructured/undated”选项,然后在“observations”输入数据行数,然后点击“OK”按钮。

3、返回主界面后,点击上方的“Quick”选项,然后选择“Empty Group”。

4、粘贴需要进行怀特检验的数据。

5、.数据粘贴完成后,点击上方的“Proc”,然后选择“Make Equation”。

6、在新弹出的界面中,依次选择“View”→“Residual Diagnostics”→“Heteroskedasticity Tests”。

7、怀特检验结果就出来了。结果分析如下。

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第1个回答  推荐于2017-10-04
都不需要查表
标准差不用理会
t统计量是检验系数显著性的,一般要大于2;
P值是t统计量对应的概率值,所以t和p两者是等效的,看p就够了。P值要求小于给定的显著性水平,一般是0.05、0.01等,p越接近于0越好;
R方衡量方程拟合优度,R方越大越好,一般地,大于0.8说明方程对样本点的拟合效果很好,0.5~0.8之间也可以接受。时间序列的话,R方很容易达到很大,如果是截面数据,R方的要求没那么严格。但要注意的是R方统计量不是检验的统计量,只衡量显著性;
F是检验方程显著性的统计量,是平均的回归平方和与平均剩余平方和之比,越大越好!本回答被提问者采纳
第2个回答  2013-03-12
补充一下,对于回归模型的显著性检验,根据可决系数R-square或者F统计量,这两个存在着等价的关系,不一定需要R-square非常大,只需要看F统计量的P值就可以了。有时F统计量P值非常小,但是是R-square也不大,比如只有0.2-0.3,这样也没有关系。对于AIC和SIC准则,这个需要逐步回归来看,或者手动删除添加变量,这两个越小说明变量越合理,模型越好。对于逐步回归在Eviews6.0中有,5.0版本中没有。祝好运
第3个回答  2021-01-10

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