Eviews可以进行偏最小二乘估计吗

你好,你要的是最基本的操作,我猜测你是在上课时没有听讲,不过不讨论这个,EViews是英文界面,我暂且当你英文无障碍来进行解释,我英文不大好,所以有些操作只能提及我的识别方式：1、建立workfile

给你一个例子：figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.291

我不收2508089785我可以看看,我们专业是统计分析

m=[99,139,199,299]';n=[0.35,0.25,0.2,0.15]';%拟合n=ae^(bm)模型s=fitoptions('Method','nonlinearLeastSquar

原贴请看：>>clear>>f=inline('a(1)*x+a(2)*x.^2.*exp(-a(3)*x)+a(4)','a','x');x=[0.10.20.30.40.5

6

OLSordinarylinearsquare

你是指的时间序列的预测,还是只是crosssectional横断资料数据的出来的回归式的结果呢?如果是时间序列的预测的话,你就在estimationequation那一栏里面点击forecasting

看prob值,小于0.05就说明自变量在5%水平上显著一般T值越大P值越小你的模型DW值偏小,说明存在自相关其他方面到没有问题再问：������Ȼ����Ӧ��ȥ��һ�������

Eviews和Excel都是普通最小二乘法如果你没有遗漏常数的话结果肯定是正确的至于书是什么书我们都不知道另外书上也可以有印错嘛再问：如果有支出费用、销售量、利润三个变量，只研究支出费用与销售量之间的

出错在于函数不能用inline定义,改用匿名函数@,如：t=[0.25,0.5,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]

残差绝对值的倒数.统计人刘得意

1、GDP和消费一般都是以亿元为单位的,而中国的GDP和消费都是万亿级别的,所以出现这种情况很正常；2、如果不是单位的问题,那就是拟合的问题了.像你这样做一元线性回归的,基本没有这个问题

首先打开文件,到Quick-EstimateEquation打开窗口,Specificaton窗口填写公式,Options窗口中有一个WeightedLS/TSLS选项,选中,在下面填写权重,就可以进

m文件functiony=nihe4(p,x)y=p(1)*x+p(2)*x.^2.*exp(-p(3)*x)+p(4);主程序：x=0.1:0.1:1;y=[2.3201,2.6470,2.9707

把f=x(1)*(x(3)/x(2))^(2*x(2))*(x(2)-1)^(2*x(2)-2)/205000/(2*x(2)+1)/(t^2*(426/680)^2-426^2)/t^(2*x(2)

做多元线性回归分析的时候,有可能存在多重共线性的情况,为了消除多重共线性对回归模型的影响,通常可以采用主成分回归和偏最小二乘法来提高估计量的稳定性.主成分回归是对数据做一个正交旋转变换,变换后的变量都

中间部分左边“WEIGHTS”下面有选项“type”进行选择,然后"WEIGHTseries"就会切换成可输入状态,输入你的权重序列即可.

你这模型拟合效果太差啦F的P值大于0.05各个自变量检验不显著调整的R方小于0.1让人情何以堪啊再问：请问高人我要怎么办。。再答：重新检查数据的来源研究模型设计的合理性。。。

程序为：x=[15,30,45,60,75,90,105,120,135,150,165,180,195,210,225,240,255,270];y=[7,7.9,8.8,10,11,12.6,14