回归模型R方和DW检验

我当时就是按这个格式答题的

我已经发送到你的qq邮箱里了~请查收~

DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验D-W检验：德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法,其公式为：D-W=∑(Et-Et-

我只会简单的你试试我这个方法.首先你的样本容量是多少,最后模型的回归结果中解释变量有几个,然后翻书后的表查一下德宾奥森d统计量.比如样本容量为17,解释变量为3个,即n=17,k=3,在a=0.05显

我还记得第二个问题的答案：等价

DW检验也是就自相关检验,一般多适用于变量间相互独立且样本容量较小的分析.0

logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的

对于自变量可以是虚拟变量也可以不是不是必须的--···因子分析的检验通过了么那个要大于80%的那种没有数据凭空说····无法判断

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那时通过什么指标来衡量的呢？

chisq.test()这是R自带的函数原假设H0:p1=50%p2=30%p3=20%,现在观察值是0.550.250.20那么输入chisq.test(c(0.55, 0.25,&nbs

逻辑思路好像有问题.VAR模型建立之后,再用granger因果部分检验其合理性.而VAR模型的建立（即滞后阶数的选取）,不是依据granger因果关系是否成立的.对于VAR模型,一般不选择外生变量.因

别这么泛泛的问,把具体的模型和数据贴出来.如果受字数限制,可以把文件传到网盘,然后贴出链接.再问：例如，回归方程为y=a+b*x1+c*x2+d*x3这种的模型，其中y、x1、x2、x3是等大矩阵，求

DurbinWatson统计量用来检验残差一阶自相关只能检验一阶不能检验高阶自相关DW=sum(eps_t-eps_{t-1})^2/sum(eps_t)^2约=2(1-r)r表示相邻残差之间的相关系

这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验

如何用matlab建立多元线性回归模型并进行显著性检验及点预测?能提供源代码么x=[143145146147149150153154155156157158159160162

一天之内就可以给出解决答案拉再问：已经把数据发到你邮箱了！请尽快解答！谢谢！还有你按这个题目搜索百度知道会看到电脑软件分类也有一个一摸一样的问题。回答之后去那边报一声我会采纳的。加起来有160分的积分

SPSS软件、eviews软件都能实现.可以简单地这样理一般回归得到结果是“估计自变量变化时,因变量的变化”,逻辑斯蒂回归结果是“估计因变量发生的概率随自变量的变化”

不能简单的这样看吧,你要先对数据进行单位根检验,看看两序列数据是否为平稳序列,只要是平稳的,就是同阶单整的,就可以进行协整检验了.再问：那如何进行单位根检验呢？请指教，谢谢！再答：说起来不太方便，我的

明显EViews做的吧?其实你截下图更好了.我是这么理解的啊可能不对：一般来说VAR都是内生变量外生的话按照理论来加再看看显著性我想你可能上面这五个外生变量其实都是内生吧?就是一个五维向量格兰杰原因和

t、f检验再问：给详细点，T检验全称，代表的意义，怎么算通过检验，F检验也一样，已经加分了，给出来分就给你再答：t检验的全称就叫t检验，这是数学方法，不是语文概念。t检验的公式见教材，这里写不了p小于