⑴ 计量多重回归两个变量可以相关么
如果仅仅是从统计数据上找到了三个变量的数据，再来做对Y的回归专的话，确实是简单了些。属
但是基本计量经济学的线性回归，按照你说其实也足够了。如果你想使其复杂一些，就多找几个变量，或者加入时间的虚拟变量，对比前后情况，再或者，对你的a b 。
⑵ 以一元回归模型为例，写出线性模型，双对数模型以及两个半对数模型，并对解释变量的系数的经济意义加以解
1、一元线性回归：y=a+b*x+u，x每增加1个单位，y平均增加b个单位；
2、双对数模型专：lny=a+b*lnx+u，x每增加属1%，y平均增加b%；
3、半对数模型：y=a+b*lnx+u，x每增加1%，y平均增加b个单位；
4、半对数模型：lny=a+b*x+u，x每增加1个单位，y平均增加b%。
⑶ 如何对两个变量进行一元线性回归分析
一个变量,做自变量x,一个是因变量y.导入
eviews,点击esimate,y= c x,结果就出来了.
⑷ 计量经济学一元线性回归模型中的题目
Se是standard error，即样本统计量的标准差
t是t-test，即T检验的参数
n是样本量
（1）
因为t=X/（se/根号n），所以可以根内据已知数容值计算：
第一个括号——t=-261.09/（31.327/根号20）= -37.272
第二个括号——t=16.616=0.2453/（Se/根号20），所以Se=0.066
（2）
系数0.2453：当地区生产总值提高（减少）1元时，进口总额预计将会提高（减少）0.2453元
系数-261.09：当地区生产总值为0时，进口总额预计为-261.09元
（3）
用t检验进行显著性检验，已知t=16.616，自由度=20-1=19，取95%置信度，t临界值为3.174
因为16.616＞3.174，故排除斜率系数=0，所以斜率系数是统计显著的。
⑸ 回归分析中两个自变量一个因变量 怎么分析
这个做多元线来性回归好源了，其实是二元线性回归，自变量2个A和B，因变量C。
一元线性回归方程y=ax+b，系数a＞0，y与x正相关，x高时，y高，x低时，y低，a＜0相反。
二元线性回归方程是y=ax1+bx2+c，x1，x2对应本题的A、B变量。
如果系数a,b都是正的，那么就是A高B高时，C也会高；
如果系数是负值，那么就A高B高时，C会低；
如果系数a为正，b为负，那么A高，B低，C会高，但A低B高，效应相减，C的高低就难确定了。
同理A为负，B为正的情况。
操作步骤：分析-回归-线性，C为因变量，A，B为自变量，如果anova表的P值小于0.05，回归方法成立，可以按以上步骤进行。
如果大于0.05，说明线性模型不成立，那就需要考虑非线性模型进行相关分析啦，道理一样。
⑹ 计量经济学中一元回归用自变量离差做自变量有什么好处
相关分析没有因果之分；一元线性回归有自变量和因变量，存在因果关系。一元线性回归模型、一元单方程计量经济模型没有区别
⑺ 计量经济学eviews怎么做y对x一元回归
在命令窗口输入lsycxx^2回车就得到结果。eviews中，变量的函数可以直接作为新的变量纳入回归模型中
⑻ spss对两个变量回归分析后如何得出一元方程。
列方程需要的是表3，即表题是“系数”的那个表。具体而言就是：
人均净利润= 14403.479 + 453037.528*技术专人员密度属
(22912.153) (147215.653)
T统计量用来观测回归系数是否显著，可以从Sig概率值直接判断，在图3中，常数项不显著，技术人员密度的系数显著。F统计量是来检验模型整体的显著性，从F值的相伴概率Sig来判断，模型整体上还是显著的。事实上，表1、表2、表4是对模型的效果进行判断。
表1总，调整后的R放才0.228，拟合效果并不是很好。
令，rbin-watson值为2是最好。
⑼ 计量经济学一元回归模型的的结论怎么写
根据回归出来的模型复和制参数，表达应变量y和自变量x的关系，他们的实际意义。比如截距α，x前面的系数β的意义：说明y和x是什么关系，单位x的变化会引起y怎样的变化等。因为有error term（那个e），还可以简单分析一下可能存在的其他影响y的因素。
举个例子，Yi=-1.924+0.19Xi，Y是每个家庭上缴的所得税，X是家庭的收入，单位是千美元。
这里系数β是0.19，这个回归的意义是，保持其他变量恒定，家庭的收入每增加$1000，则上缴的所得税相应增加$190。或者也可以说，当家庭收入每增加一个单位，相应的所得税增加0.19单位。这里的截距是-1.924，在经济学概念上没有意义的（因为当x=0每个家庭收入为0对于我们的回归无意义），但是理论上来说，就是当一个家庭的收入为0时，应缴的税是(-)$1924。或者如果我们从“负所得税”的概念来解释这个数字的话，那就是说，在这种情况下，事实上政府付给该家庭$1924。
就这样分析结论，能理解么？？