計量經濟學中調整的判定系數

A. 關於統計學裡面的t值和調整後的判定系數R^2關系的問題

問題：在應用過程中發現,如果在模型中增加一個解釋變數, R2往往增大
這就給人一個錯覺專：要使得模型擬合屬得好,只要增加解釋變數即可.
——但是,現實情況往往是,由增加解釋變數個數引起的R2的增大與擬合好壞無關,R2需調整.
這就有了調整的擬合優度
在樣本容量一定的情況下,增加解釋變數必定使得自由度減少,所以調整的思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由度,以剔除變數個數對擬合優度的影響:
其中：n-k-1為殘差平方和的自由度,n-1為總體平方和的自由度.
總是來說,調整的判定系數比起判定系數,除去了因為變數個數增加對判定結果的影響.

B. 計量經濟學中 如果eviews 回歸的結果中把可決系數和調整的後的可絕系數都去掉，F統計量也去掉，怎麼計算

（1）樣本來中觀察值個源數n
（2）S.D.dependent var（被解釋變數標准差）的值，記為s
（3）Sum squared resid（殘差項平方和）的值，記為r
則：可決系數=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)]
其他t統計量，，回歸標准差調整的可決系數可
調整的後的可絕系數=1-(1-R^2)（n-1）/(n-k)
F統計量=(n-k)R^2/[(1-R^2)(k-1)]
R^2就是可決系數

C. 在多元回歸中 調整後的判定系數 與判定系數 的關系有

判定系數也叫擬合優度、可決系數。表達式是

希望你能滿意~~

D. 計量經濟學中，「eviews」這些字母都代表什麼

計量經濟學中，「eviews」這些字母的意思如下：

1. R-SQUARED 判定系數，越近1越好。
   

2. ADJUSTED R-SQUARED 調整回的判定系數，大多情答況下略小於判定系數。
   

3. S.E. OF REGRESSION 回歸標准差，越小越好。
   

4. LOG LIKELIHOOD 似然估計值，暫可不考慮。
   

5. DURBIN-WATSON STAT 杜賓-瓦特森統計量，檢驗是否存在一階自相關的指標。
   

6. MEAN DEPENDENT VAR 被解釋變數的均值。
   

7. S.D. DEPENDENT VAR 被解釋變數的標准差。
   

8. AKAIKE INFO CRITERION 赤遲信息准則。
   

9. SCHWARZ CRITERION施瓦茨准則，以上兩者都是用來確定最優滯後期的指標，（AIC常用）。
   

10. F-STATISTIC 為F統計量，檢驗方程整體顯著性的指標。
    

11. PROB(F-STATISTIC)是F統計量的伴隨概率，如果小於0.05表明所有的待估參數不全為零。

E. 統計學中，修正判定系數(或修正可決系數)為什麼不用 [ESS/(k-1)] / [TSS/(n-1)] 呢

用式子1-[RSS/(n-k)]/[TSS/(n-1)]，而不是[ESS/(k-1)] / [TSS/(n-1)]。

隨著解釋變數個數的增加而減少，至少不會增加，但是由增加解釋變數個數引起 的可決系數的增大與擬合好壞無關，因此在多元回歸模型之間比較擬合優度。

可決系數就不是一個合適的指標，必須加以調整。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。

雖然兩者可以互相轉化，但是可以取下n,k值，後者的取值范圍就可能有負數了，而前者的范圍是固定在了某一區間內，後者會有不符合實際情況的問題出現。

(5)計量經濟學中調整的判定系數擴展閱讀：

即然r和r2兩者問存有這樣的聯系，那麼它們的描述分析作用是否相同呢?我們認為，盡管兩者對變數間協變關系的解釋有相通的一面，但是兩者間的區別也是不容忽視的。

(1) X和Y均為隨機變數。

(2) X和Y均服從正態分布，兩者不必相互獨立。

(3) 對於X所有取值，Y值的標准差都相等；對於Y所有取值，X值的標准差也都相等。

F. 調整的判定系數越高，回歸方程越好嗎

相關系數和回歸系數的聯系和區別如下：
1、首先，相關系數與回歸系數的方向，即符號相同。回歸系數與相關系數的正負號都有兩變數離均差積之和的符號業決定，所以同一資料的b與其r的符號相同。回歸系數有單位，形式為（應變數單位/自變數單位）相關系數沒有單位。相關系數的范圍在-1～+1之間，而回歸系數沒有這種限制
2、在回歸中，應變數即Y是隨x的改變而改變，而相關則是xy相互獨立，可以做x與y的相關和y與x的相關是一致的，回歸就不能這樣做。相關表示兩變數間的相互關系，是雙方向的。而回歸則表示Y隨X而變化，這種關系是單方向的。醫學資料中的有些資料用相關表示較適宜，比如兄弟與姐妹間的身長關系、人的身長與前臂長之間的關系等資料。另有些資料用相關和回歸都適宜，此時須視研究需要而定。就一般計算程序來說，是先求出相關系數r並對其進行假設檢驗，如果r顯著並有進行回歸分析之必要，再建立回歸方程。
3、一般來說，相關和回歸的假設檢驗的結果是一致的。

回歸系數是指在回歸方程中表示自變數x 對因變數y 影響大小的參數。回歸系數越大表示x 對y 影響越大，正回歸系數表示y 隨x 增大而增大，負回歸系數表示y 隨x增大而減小。回歸方程式^Y=bX+a中之斜率b,稱為回歸系數，表X每變動一單位，平均而言，Y將變動b單位。

G. eviews中最小二乘估計分析結果去掉判定系數，調整判定系數，回歸標准差，t值，f值，判斷系數怎麼求啊急

你說的是不是可決系數R^2 eviews結果裡面直接就有啊t和 f結果也有啊~~

H. 計量中的判定系數是指什麼

擬合優度(或稱判定系數,決定系數)
目的:企圖構造一個不含單位,可以相互進行比較,而且能直觀判斷擬合優劣的指標.
擬合優度的定義:
意義:擬合優度越大,自變數對因變數的解釋程度越高,自變數引起的變動占總變動的百分比高.觀察點在回歸直線附近越密集.
取值范圍:0-1
判定系數只是說明列入模型的所有解釋變數對應變數的聯合的影響程度,不說明模型中單個解釋變數的影響程度.
對時間序列數據,判定系數達到0.9以上是很平常的;但是,對截面數據而言,能夠有0.5就不錯了.
判定系數達到多少為宜
沒有一個統一的明確界限值;
若建模的目的是預測應變數值,一般需考慮有較高的判定系數.
若建模的目的是結構分析,就不能只追求高的判定系數,而是要得到總體回歸系數的可信任的估計量.判定系數高並不一定每個回歸系數都可信任

I. 關於計量經濟學中的修正的可決系數

你看 很多公式裡面 分母有個n-k-1，如果k增加了 分母增加 導致 t f 等變小。並且df=n-k-1，所以df變小