『壹』 計量經濟學 解釋系數的含義
就是解釋變數變化一個單位，會引起被解釋變數變化幾個單位的意思
『貳』 計量經濟學可決系數和相關系數的區別是什麼
可決系數和相關系數的聯系和區別：
A.
相關系數是建立在相關分析基礎上的，研究的是隨機變數之間的關系；可決系數則是建立在回歸分析基礎上，研究的是非隨機變數X對隨機變數Y的解釋程度。
B.
在取值上，可決系數是樣本相關系數的平方。
C.
樣本相關系數是由隨機的X和Y抽樣計算得到，因而相關關系是否顯著，還需進行檢驗。
『叄』 求助，關於計量經濟學中parameter與coefficient的區別
也正是因為這抄樣，計量經襲濟學的兩個模型，一個是隨機模型，一個是理論方程，區別在於一個有隨機擾動項，是由自然實驗得到的已經既定的數值，顯然不是隨機變數。
有擾動項的方程是用來估計的樣本回歸方程，這時x是觀測值，從而是隨機變數，是指總體回歸方程。由於是建立的相關關系，一個沒有。
沒有隨機項的我給你一個明確的答復，在強假定下
『肆』 計量經濟學eviews中AR(1)系數為負該如何表達
計量經濟學系數學富如何表
『伍』 計量經濟學自相關系數，協方差系數的計算公式是什麼
可決系抄數和相關系數的聯系和區別：
a.
相關系數是建立在相關分析基礎上的，研究的是隨機變數之間的關系；可決系數則是建立在回歸分析基礎上，研究的是非隨機變數x對隨機變數y的解釋程度。
b.
在取值上，可決系數是樣本相關系數的平方。
c.
樣本相關系數是由隨機的x和y抽樣計算得到，因而相關關系是否顯著，還需進行檢驗。
『陸』 計量經濟學中利用Eviews得到的回歸結果的那張表裡的那些數字是什麼意思
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
變數 系數 標准差 T統計量 P值
一般在5%顯著水平下，選擇 ABS(T統計量)>2的 P<0.05的 變數才能留下
R-squared 判決系數 表示變數可以解釋被解釋變數多少的因素 都是小於1的 越大越好
Adjusted R-squared 剔除變數個數的解釋變數對被解釋變數的貢獻
S.E. of regression 回歸的標准差
Sum squared resid 殘差平方和
Log likelihood 似然值
Durbin-Watson stat DW統計量 一般在2附近表明模型好
Akaike info criterion Schwarz criterion 兩個也是判決系數在確定滯後項的時候用 越小越好
F-statistic 做聯合檢驗的f值
Prob(F-statistic) 越小越好
『柒』 計量經濟學中,用eviews回歸得系數1.47E-07中E是什麼意思
表示1.45×10^-7,這個E表示位置不夠,用科學計數法表示數據.
『捌』 計量經濟學中 線性回歸的無偏性 和 多元相關系數 是什麼意思
線性回歸的無偏性: 英文中簡稱BLUE, best linear unbiased estimate.
（1）線性，即這個估計量是隨機變數。
（2）無偏性，即這個估計量的均值或者期望值E（a）等於真實值a。
（3）具有有效估計值，即這個估計量在所有這樣的線性無偏估計量一類中有最小方差。
ps: 其中(2)稍微給你解釋下, 就是, 如果有y= a0+a1*x1+u , 那麼unbiased代表E(a0)=a0, E(a1)=a1
多元相關系數: 其實你應該找的是"相關系數", 英文Correlation coefficient.
相關表和相關圖可反映兩個變數之間的相互關系及其相關方向，但無法確切地表明兩個變數之間相關的程度。
著名統計學家卡爾·皮爾遜設計了統計指標——相關系數。相關系數是用以反映變數之間相關關系密切程度的統計指標。相關系數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關系數。
依據相關現象之間的不同特徵，其統計指標的名稱有所不同。如將反映兩變數間線性相關關系的統計指標稱為相關系數（相關系數的平方稱為判定系數）；將反映兩變數間曲線相關關系的統計指標稱為非線性相關系數、非線性判定系數；將反映多元線性相關關系的統計指標稱為復相關系數、復判定系數等
『玖』 計量經濟學
3.4 可決系數是回歸解釋變數數的非減函數 也就是說引入的解釋變數越多 可決系數可能會更高 但是並不是每個解釋變數都有效的 為了獲得更加精簡的模型 修正可決系數 對引入的解釋變數個數進行懲罰 換而言之 每引入一個解釋變數 首先會降低修正可決系數 如果這個解釋變數contribute to explaining 被解釋變數 那麼會增加修正可決系數 最終的影響是降低和增加的共同結果 如果引入的解釋變數沒有什麼用 那麼修正可決系數是降低的 而不會像普通的可決系數 不變或增加一點點
F檢驗是聯合檢驗 H0是所有的解釋變數系數為零 也就是說否定H0隻能說明所有的解釋變數中至少有一個有貢獻 但是可以聯合檢驗一部分 比如檢驗(x2, x3, x4) 檢驗結果如果是無法否定H0 而x1是有用的 那麼修正可決系數在x1最高 引入x2..x4都會降低修正可決系數
其實這兩者之間沒什麼關系 問這個問題就覺得出題者很二 F檢驗是靜態判斷模型的解釋能力 而修正可決系數則是一個動態的指標 用來判斷是否增加或者舍棄一個解釋變數
3.6 F檢驗是聯合檢驗 判斷所有解釋變數中是否至少有一個具有解釋能力 而t檢驗是單個檢驗某個解釋變數是否具有解釋能力 因為有解釋變數非共線性的假設 所以如果模型中有一個t指標是顯著的 那麼F檢驗一定是通過的