1樓：匿名使用者
概率p值如果小於一個設定的標準（比如0.01）就拒絕原假設 反之就接受
怎麼記eviews檢驗的假設
2樓：仇碧玉
在各種檢驗中，存在原假設（h0）和備擇假設（h1）。一般來說，結論最好是「拒絕原假設」，即「通過該檢驗」。另一種對應的情況是「接受原假設」，即「不能通過該檢驗」。
因為原假設一般是對應於一個小概率事件，即一個不太可能發生的情況，或者可以這樣說，是分析者不太願意出現的情況。
以t檢驗為例，這個檢驗是最基本的檢驗。它檢驗的是迴歸方程的單個係數是否「顯著」，也就是分析出來的結果是否可信。原假設是這個係數等於0，備擇假設是這個係數不等於0。
「這個係數值能還是不能通過t檢驗」在t檢驗中等價於「該係數是還是不是為0」這種情況。若接受原假設即該係數是0的話，你得到的非零值就要被否定；反之，無論你得到的係數是多大，都可以成立。也就是說，接受原假設，你的分析工作就白做了；否定原假設，你的分析工作就是對下一步有價值的。
作為模型的構造者，你當然希望你分析出來的這個係數值能夠通過t檢驗（即拒絕原假設，原假設是該係數為0）。
一個簡化的邏輯：設一個小概率事件作為原假設；然後否定它；確認檢驗通過。
eviews中如何作假設檢驗
3樓：匿名使用者
你估計出來引數後，它自動回給你輸出各種常見假設檢驗的結果。 在輸出結果中，係數c(2)後面跟著的t-statistic就是對應c2=0的檢驗t值，後面的prob就是對應的概率p值，如果，p小於2.5%就表示早95%的水平上拒絕原假設。
計量經濟學中eviews因果檢驗結果看f值還是prob？怎麼看？ p值是大於0.05就接受原假設存在非因果關係麼？急
4樓：
主要看p值。
但是granger因果檢驗一般都是以變數相互不具有因果關係為原假設的，這樣的原假設下，p值小於0.05就說明具有因果關係。
eviews結果如下怎麼判斷有沒有單位根啊？有兩個p值小於0.05，而有兩個大於0.05，拒絕還是接受原假設？
5樓：匿名使用者
p值過大，則不能拒絕原假設（與你選的顯著水平有關），原假設是序列為單位根過程（非平穩）。
eviews時間序列平穩性檢驗adf如何判斷?如圖
6樓：
p值為0.0229<0.05，說明在5%下顯著，即拒絕原假設，是平穩的
7樓：匿名使用者
看p值，一般都以5%為臨界值水平，小於0.05就是平穩的
8樓：匿名使用者
這個輸出結果應該這樣看：
從上往下 分為2個部分 最上面的部分是adf檢驗的結論部分，看的時候看prob這列的值
，這個越小就表明越不可能存在單位根，小的標準就看你選擇置信水平，比如你選擇5%，那麼小於5%就得到不存在單位更的結論。關鍵在於你對置信水平的選擇。通常有10%，5%，1%幾種。
下面部分是對adf迴歸的詳細結果，adf檢驗的本質就是構造了一個特殊的迴歸方程，而下面的結果給出了估計中各個引數的取值。
eviews lm檢驗，怎麼分析輸出的結果？
9樓：
根據p值，應接受原假設，不存在自相關。
10樓：微塵的人生理念
恭喜你，這是個超爛的結果。f值越大越好，pf則是接近0最好，才能說明殘差不會自相關的。你的r-squared怎麼可能大於1的，肯定有問題的，你檢查一下吧。
eviews中adf檢驗識別序列平穩性
11樓：匿名使用者
你的序列是不平穩的：
第一行寫著有單位根，並且比較明顯的，也就是常用的判斷方法就是，比較adf檢驗值與5%臨界值的大小，你的序列adf檢驗值要大於5%臨界值，所以不平穩。
你可以再看下一階差分是否具有單位根，就是比較一屆差分的adf檢驗值與5%臨界值的大小，否則再看二階差分的。
如果二階都不單整，就要重新處理一下資料了。
12樓：凝月兔兔
看估計這個序列是有單位根，也就是說不平穩。d代表的含義是經過幾次差分後，你的數列能變得平穩。
在你進行unit root test的時候不是跳出一個對話方塊裡面寫 test unit root in~這項就是d的次數了~level意味著不差分，依次類推，下面的框框代表在test的過程中加入截距和趨勢。選好之後，在進行unit root test 看哪個可以。一般的經濟資料都是一階差分，也有2階的。
一般不會出現3階往上的。
13樓：向天致信
接受原假設，序列有單位根，即序列不平穩。
eviews是econometrics views的縮寫，直譯為計量經濟學觀察，通常稱為計量經濟學軟體包。它的本意是對社會經濟關係與經濟活動的數量規律，採用計量經濟學方法與技術進行「觀察」。另外eviews也是美國qms公司研製的在windows下專門從事資料分析、迴歸分析和**的工具。
使用eviews可以迅速地從資料中尋找出統計關係，並用得到的關係去**資料的未來值。eviews的應用範圍包括：科學實驗資料分析與評估、金融分析、巨集觀經濟**、**、銷售**和成本分析等。
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