1樓：劉得意統計服務
主要看係數，
bai當然還有dur方和p值。
x的zhip值是0.029，小於0.05，拒絕原dao假設，說明x對因變數回有顯著影響答。
mcfaddenr方是0.014，擬合優度很差，效果不好。
x的係數估計值是1.428，說明x越大，y越大，二者正相關。
若有幫助，請及時採納，謝謝。
統計人劉得意
做了一個logit模型，eviews怎麼分析結果？求大神！ 10
2樓：匿名使用者
logit模型
是不用管擬合優度的，跟一般迴歸方程不一樣，二元離散的因變數方程很難有很好的擬合優度；
主要看lr檢驗，這是看方程顯不顯著的，p=0說明方程顯著漸進z檢驗，這是看係數顯不顯著，p小於0.05的說明係數可以用
3樓：劉得意統計服務
一看判定係數r方，本例中，mcfr方為0.17，擬合優度較差，不理想。
二看prob,即最後一列，不於0.05，則通過顯著性檢驗，說明該自變數對因變數有顯著影響。
本例看，大多數沒有通過檢驗，模型效果不理想。
三看係數，如果通過了檢驗，就可以寫出迴歸方程，解釋係數的經濟含義。
若有幫助，請及時採納，謝謝。
統計人劉得意
我用eviews做了個logit模型，但是不知道怎麼分析，知道p值的含義，其他都不清楚。求好人可以指導一下 10
4樓：荔菲騫澤
看f值，p值等，就足夠了，很多不需要看的
怎麼從eviews迴歸分析結果中看出有沒有顯著影響 10
5樓：空嵐沫
模型中解釋變數的估計值為-0.466102，標準差是0.069349,標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。
估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。
d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
6樓：九月
1、引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；f的p值，小於0.05的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關。
2、標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。
估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。
d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
擴充套件資料：
主要功能
引入了流行的物件概念，操作靈活簡便，可採用多種操作方式進行各種計量分析和統計分析，資料管理簡單方便。其主要功能有：
1、採用統一的方式管理資料，通過物件、檢視和過程實現對資料的各種操作；
2、輸入、擴充套件和修改時間序列資料或截面資料，依據已有序列按任意複雜的公式生成新的序列；
3、計算描述統計量：相關係數、協方差、自相關係數、互相關係數和直方圖；
4、進行t 檢驗、方差分析、協整檢驗、granger 因果檢驗；
5、執行普通最小二乘法、帶有自迴歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、arch 模型估計法等；
6、對二擇一決策模型進行probit、logit 和gompit 估計；
7、對聯立方程進行線性和非線性的估計；
8、估計和分析向量自迴歸系統；
9、多項式分佈滯後模型的估計；
10、迴歸方程的**；
11、模型的求解和模擬；
12、資料庫管理；
13、與外部軟體進行資料交換。
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