计量经济学f值公式

㈠ 计量经济学中，R平方=0时，F值=多少

因为 F=（R2/q）/（（1-R2）/(n-k-1)),
所以 R2=0时,F=0.
讲的更具体点：R2和F统计量都是衡量拟合优度的.
当方程完全不拟合时,R2和F统计量都为0.

㈡ 计量经济学，R-squared和F-statistic怎么求

RSS=342.5486，F 检验值为87.3339，然后N=10 你的自由度是8 K是2 你可以求ESS了回 调整的R-squared的公式 你还记得不？答 用调整的R-squared =0.9504，你可以求R-squared了

㈢ 怎么用EXCEL做计量经济学的那些统计，什么P值，F值啊，最小二乘估计这些。

都有，但只限于一元回归

㈣ 计量经济学计算统计量F，已知RSS,S.D dependent var以及R的平方，该如何求得ESS

1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差，简称SD。

TSS：Total sum of squares，即原始数据和均值之差的平方和。

TSS与SD存在下列关系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

2、回归平方和： ESS (explained sum of squares)即预测数据与原始数据均值之差的平方和，这部分差异是回归可解释的部分。

三者之间的关系是TSS＝RSS＋ESS

由此，可以得到：ESS=TSS-RSS=SD^2*(N-1)-RSS

(4)计量经济学f值公式扩展阅读：

1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差。标准差（Standard Deviation），是离均差平方的算术平均数的平方根，是方差的算术平方根。S.D dependent var反映被解释变量Y的离散程度。

2、TSS（Total sum of squares）原始数据和均值之差的平方和。与SD存在下列关系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

3、决定系数是因变量Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变量X来解释. 在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例。

表达式：R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS

㈤ 计量经济学里R-squared 和 F 要怎么算

1、R-squared是采用抄最小二乘法袭进行参数估计，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。

2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。

F统计量是指在零假设成立的情况下，符合F分布的统计量。

(5)计量经济学f值公式扩展阅读：

R平方为1，则基金与业绩评价基准是完全相关的。R平方为0，意味着两者是不相关的。R平方越低，β系数作为基金波动性指标的可靠性越低。R平方越接近1，β系数则越能体现基金的波动性。在晨星的基金评价体系中，同时列示了β系数和R平方。

用统计工具作为风险衡量指标，是一种较好的考察基金风险的的手段，但投资者应当记住，不能仅仅根据一个风险衡量指标来做决策。低的风险衡量指标并不能保证投资的百分之百安全，因为没有任何指标能完全准确地预测基金未来的风险。

㈥ 计量经济学中，给出F值和F的p值，怎么判断x对y的影响。求大神解答，谢谢。

首先看格兰杰来因果关系检验，源x对y有影响，表现为X各滞后项前的参数整体不为零，而Y各滞后项前的参数整体为零。

格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的。原假设前参数整体为零。
题中F值很大，F分布表中最大的也就6106，在1%的显著性水平下。所以可以肯定的说拒绝原假设，所以X2i和X3i对YI的联合影响是显著的，F的p值很小，其表示的是接受原假设的概率为零，所以百分百拒绝原假设，故影响是显著的。另外题中没有说F值是检验单个的，所以AB肯定是错的。

㈦ 跪求计量经济学F统计量F-statistic计算

S.E. of regression是扰动项的标准差，Sum squared resid是残差平方和，也等于统计学中所说的RSS，而F-statistic是F分布下的统计量，计算内公式容是
F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)）,ESS和RSS就是剩余平方和以及回归平方和，三者有这样的关系：S.E. of regression等于Sum squared resid除以（n-k）的商再开方，F统计量你看上面的公式，少了一项ESS，而你所说的S.E. of regression和Sum squared resid只是跟RSS有关系，不于ESS产生关系，你应该还加入一项，比如说判定系数R-squared ，或者 S.D. dependent var，不然你所说的三者中，的确存在计算关系，但是多了一个ESS...
祝你好运

㈧ 计量经济学中f值很大 说明什么

价格更容易显著，你看看界值表就可以了

㈨ 计量经济学关于根据Eviews软件中的t、F统计量计算方法、公式、步骤

这题我们也出过类似的
T统计量=对应系数/对应se。 相当于做系数=0的t检验，版系数就是报告的权coefficient，se就是报告的std error。
F统计量=R2*(n-k-1)/（（1-R2）*k） 相当于做全部系数等于零的检验。在这里k是解释变量个数，你这里是3个解释变量，n是在这个回归里包括的观测值，上面也给了，R2就是你这里的报告出来的R-SQUARED（非调整的）。

㈩ F检验的意义（计量经济学）

F检验的原假设是H0：所有回归参数都等于0，所以F检验通过的话说明模型总体存在，检验不通过，其他的检验就别做了，因为模型所有参数不显著异于0，相当于模型不存在。

F检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。

它是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。

)2/(n-1)

两组数据就能得到两个S2值

F=S2/S2'

然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果

F < F表表明两组数据没有显著差异

F ≥ F表表明两组数据存在显著差异

二、注意事项

F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐性的时候，Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于F检验。

F检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较，但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时，该数据的稳健型会大打折扣，特别是当显著性水平比较低时。但是，如果数据符合正态分布，而且alpha值至少为0.05，该检验的稳健型还是相当可靠的。

若两个母体有相同的方差（方差齐性），那么可以采用F检验，但是该检验会呈现极端的非稳健性和非常态性，可以用t检验、巴特勒特检验等取代。