計量經濟學f值公式

㈠ 計量經濟學中，R平方=0時，F值=多少

因為 F=（R2/q）/（（1-R2）/(n-k-1)),
所以 R2=0時,F=0.
講的更具體點：R2和F統計量都是衡量擬合優度的.
當方程完全不擬合時,R2和F統計量都為0.

㈡ 計量經濟學，R-squared和F-statistic怎麼求

RSS=342.5486，F 檢驗值為87.3339，然後N=10 你的自由度是8 K是2 你可以求ESS了回 調整的R-squared的公式 你還記得不？答 用調整的R-squared =0.9504，你可以求R-squared了

㈢ 怎麼用EXCEL做計量經濟學的那些統計，什麼P值，F值啊，最小二乘估計這些。

都有，但只限於一元回歸

㈣ 計量經濟學計算統計量F，已知RSS,S.D dependent var以及R的平方，該如何求得ESS

1、S.D dependent var是被解釋變數Y的標准差，簡稱SD。

TSS：Total sum of squares，即原始數據和均值之差的平方和。

TSS與SD存在下列關系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

2、回歸平方和： ESS (explained sum of squares)即預測數據與原始數據均值之差的平方和，這部分差異是回歸可解釋的部分。

三者之間的關系是TSS＝RSS＋ESS

由此，可以得到：ESS=TSS-RSS=SD^2*(N-1)-RSS

(4)計量經濟學f值公式擴展閱讀：

1、S.D dependent var是被解釋變數Y的標准差。標准差（Standard Deviation），是離均差平方的算術平均數的平方根，是方差的算術平方根。S.D dependent var反映被解釋變數Y的離散程度。

2、TSS（Total sum of squares）原始數據和均值之差的平方和。與SD存在下列關系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

3、決定系數是因變數Y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數X來解釋. 在Y的總平方和中，由X引起的平方和所佔的比例。

表達式：R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS

㈤ 計量經濟學里R-squared 和 F 要怎麼算

1、R-squared是採用抄最小二乘法襲進行參數估計，R平方為回歸平方和與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由回歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，回歸效果越顯著。R平方介於0~1之間，越接近1，回歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。

2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。

F統計量是指在零假設成立的情況下，符合F分布的統計量。

(5)計量經濟學f值公式擴展閱讀：

R平方為1，則基金與業績評價基準是完全相關的。R平方為0，意味著兩者是不相關的。R平方越低，β系數作為基金波動性指標的可靠性越低。R平方越接近1，β系數則越能體現基金的波動性。在晨星的基金評價體系中，同時列示了β系數和R平方。

用統計工具作為風險衡量指標，是一種較好的考察基金風險的的手段，但投資者應當記住，不能僅僅根據一個風險衡量指標來做決策。低的風險衡量指標並不能保證投資的百分之百安全，因為沒有任何指標能完全准確地預測基金未來的風險。

㈥ 計量經濟學中，給出F值和F的p值，怎麼判斷x對y的影響。求大神解答，謝謝。

首先看格蘭傑來因果關系檢驗，源x對y有影響，表現為X各滯後項前的參數整體不為零，而Y各滯後項前的參數整體為零。

格蘭傑檢驗是通過受約束的F檢驗完成的。原假設前參數整體為零。
題中F值很大，F分布表中最大的也就6106，在1%的顯著性水平下。所以可以肯定的說拒絕原假設，所以X2i和X3i對YI的聯合影響是顯著的，F的p值很小，其表示的是接受原假設的概率為零，所以百分百拒絕原假設，故影響是顯著的。另外題中沒有說F值是檢驗單個的，所以AB肯定是錯的。

㈦ 跪求計量經濟學F統計量F-statistic計算

S.E. of regression是擾動項的標准差，Sum squared resid是殘差平方和，也等於統計學中所說的RSS，而F-statistic是F分布下的統計量，計算內公式容是
F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)）,ESS和RSS就是剩餘平方和以及回歸平方和，三者有這樣的關系：S.E. of regression等於Sum squared resid除以（n-k）的商再開方，F統計量你看上面的公式，少了一項ESS，而你所說的S.E. of regression和Sum squared resid只是跟RSS有關系，不於ESS產生關系，你應該還加入一項，比如說判定系數R-squared ，或者 S.D. dependent var，不然你所說的三者中，的確存在計算關系，但是多了一個ESS...
祝你好運

㈧ 計量經濟學中f值很大 說明什麼

價格更容易顯著，你看看界值表就可以了

㈨ 計量經濟學關於根據Eviews軟體中的t、F統計量計算方法、公式、步驟

這題我們也出過類似的
T統計量=對應系數/對應se。 相當於做系數=0的t檢驗，版系數就是報告的權coefficient，se就是報告的std error。
F統計量=R2*(n-k-1)/（（1-R2）*k） 相當於做全部系數等於零的檢驗。在這里k是解釋變數個數，你這里是3個解釋變數，n是在這個回歸里包括的觀測值，上面也給了，R2就是你這里的報告出來的R-SQUARED（非調整的）。

㈩ F檢驗的意義（計量經濟學）

F檢驗的原假設是H0：所有回歸參數都等於0，所以F檢驗通過的話說明模型總體存在，檢驗不通過，其他的檢驗就別做了，因為模型所有參數不顯著異於0，相當於模型不存在。

F檢驗（F-test），最常用的別名叫做聯合假設檢驗（英語：joint hypotheses test），此外也稱方差比率檢驗、方差齊性檢驗。

它是一種在零假設（null hypothesis, H0）之下，統計值服從F-分布的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個參數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分參數是否適合用來估計母體。

)2/(n-1)

兩組數據就能得到兩個S2值

F=S2/S2'

然後計算的F值與查表得到的F表值比較，如果

F < F表表明兩組數據沒有顯著差異

F ≥ F表表明兩組數據存在顯著差異

二、注意事項

F檢驗對於數據的正態性非常敏感，因此在檢驗方差齊性的時候，Levene檢驗, Bartlett檢驗或者Brown–Forsythe檢驗的穩健性都要優於F檢驗。

F檢驗還可以用於三組或者多組之間的均值比較，但是如果被檢驗的數據無法滿足均是正態分布的條件時，該數據的穩健型會大打折扣，特別是當顯著性水平比較低時。但是，如果數據符合正態分布，而且alpha值至少為0.05，該檢驗的穩健型還是相當可靠的。

若兩個母體有相同的方差（方差齊性），那麼可以採用F檢驗，但是該檢驗會呈現極端的非穩健性和非常態性，可以用t檢驗、巴特勒特檢驗等取代。