计量经济学中调整的判定系数

A. 关于统计学里面的t值和调整后的判定系数R^2关系的问题

问题：在应用过程中发现,如果在模型中增加一个解释变量, R2往往增大
这就给人一个错觉专：要使得模型拟合属得好,只要增加解释变量即可.
——但是,现实情况往往是,由增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关,R2需调整.
这就有了调整的拟合优度
在样本容量一定的情况下,增加解释变量必定使得自由度减少,所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟合优度的影响:
其中：n-k-1为残差平方和的自由度,n-1为总体平方和的自由度.
总是来说,调整的判定系数比起判定系数,除去了因为变量个数增加对判定结果的影响.

B. 计量经济学中 如果eviews 回归的结果中把可决系数和调整的后的可绝系数都去掉，F统计量也去掉，怎么计算

（1）样本来中观察值个源数n
（2）S.D.dependent var（被解释变量标准差）的值，记为s
（3）Sum squared resid（残差项平方和）的值，记为r
则：可决系数=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)]
其他t统计量，，回归标准差调整的可决系数可
调整的后的可绝系数=1-(1-R^2)（n-1）/(n-k)
F统计量=(n-k)R^2/[(1-R^2)(k-1)]
R^2就是可决系数

C. 在多元回归中 调整后的判定系数 与判定系数 的关系有

判定系数也叫拟合优度、可决系数。表达式是

希望你能满意~~

D. 计量经济学中，“eviews”这些字母都代表什么

计量经济学中，“eviews”这些字母的意思如下：

1. R-SQUARED 判定系数，越近1越好。
   

2. ADJUSTED R-SQUARED 调整回的判定系数，大多情答况下略小于判定系数。
   

3. S.E. OF REGRESSION 回归标准差，越小越好。
   

4. LOG LIKELIHOOD 似然估计值，暂可不考虑。
   

5. DURBIN-WATSON STAT 杜宾-瓦特森统计量，检验是否存在一阶自相关的指标。
   

6. MEAN DEPENDENT VAR 被解释变量的均值。
   

7. S.D. DEPENDENT VAR 被解释变量的标准差。
   

8. AKAIKE INFO CRITERION 赤迟信息准则。
   

9. SCHWARZ CRITERION施瓦茨准则，以上两者都是用来确定最优滞后期的指标，（AIC常用）。
   

10. F-STATISTIC 为F统计量，检验方程整体显著性的指标。
    

11. PROB(F-STATISTIC)是F统计量的伴随概率，如果小于0.05表明所有的待估参数不全为零。

E. 统计学中，修正判定系数(或修正可决系数)为什么不用 [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)]。

随着解释变量个数的增加而减少，至少不会增加，但是由增加解释变量个数引起 的可决系数的增大与拟合好坏无关，因此在多元回归模型之间比较拟合优度。

可决系数就不是一个合适的指标，必须加以调整。可决系数是回归解释变量数的非减函数，也就是说引入的解释变量越多，可决系数可能会更高，但是并不是每个解释变量都有效的。

虽然两者可以互相转化，但是可以取下n,k值，后者的取值范围就可能有负数了，而前者的范围是固定在了某一区间内，后者会有不符合实际情况的问题出现。

(5)计量经济学中调整的判定系数扩展阅读：

即然r和r2两者问存有这样的联系，那么它们的描述分析作用是否相同呢?我们认为，尽管两者对变量间协变关系的解释有相通的一面，但是两者间的区别也是不容忽视的。

(1) X和Y均为随机变量。

(2) X和Y均服从正态分布，两者不必相互独立。

(3) 对于X所有取值，Y值的标准差都相等；对于Y所有取值，X值的标准差也都相等。

F. 调整的判定系数越高，回归方程越好吗

相关系数和回归系数的联系和区别如下：
1、首先，相关系数与回归系数的方向，即符号相同。回归系数与相关系数的正负号都有两变量离均差积之和的符号业决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位）相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制
2、在回归中，应变量即Y是随x的改变而改变，而相关则是xy相互独立，可以做x与y的相关和y与x的相关是一致的，回归就不能这样做。相关表示两变量间的相互关系，是双方向的。而回归则表示Y随X而变化，这种关系是单方向的。医学资料中的有些资料用相关表示较适宜，比如兄弟与姐妹间的身长关系、人的身长与前臂长之间的关系等资料。另有些资料用相关和回归都适宜，此时须视研究需要而定。就一般计算程序来说，是先求出相关系数r并对其进行假设检验，如果r显著并有进行回归分析之必要，再建立回归方程。
3、一般来说，相关和回归的假设检验的结果是一致的。

回归系数是指在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。回归系数越大表示x 对y 影响越大，正回归系数表示y 随x 增大而增大，负回归系数表示y 随x增大而减小。回归方程式^Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数，表X每变动一单位，平均而言，Y将变动b单位。

G. eviews中最小二乘估计分析结果去掉判定系数，调整判定系数，回归标准差，t值，f值，判断系数怎么求啊急

你说的是不是可决系数R^2 eviews结果里面直接就有啊t和 f结果也有啊~~

H. 计量中的判定系数是指什么

拟合优度(或称判定系数,决定系数)
目的:企图构造一个不含单位,可以相互进行比较,而且能直观判断拟合优劣的指标.
拟合优度的定义:
意义:拟合优度越大,自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高.观察点在回归直线附近越密集.
取值范围:0-1
判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对应变量的联合的影响程度,不说明模型中单个解释变量的影响程度.
对时间序列数据,判定系数达到0.9以上是很平常的;但是,对截面数据而言,能够有0.5就不错了.
判定系数达到多少为宜
没有一个统一的明确界限值;
若建模的目的是预测应变量值,一般需考虑有较高的判定系数.
若建模的目的是结构分析,就不能只追求高的判定系数,而是要得到总体回归系数的可信任的估计量.判定系数高并不一定每个回归系数都可信任

I. 关于计量经济学中的修正的可决系数

你看 很多公式里面 分母有个n-k-1，如果k增加了 分母增加 导致 t f 等变小。并且df=n-k-1，所以df变小