使用eviews做线性回归分析
Glossary:
ls(least squares)最小二乘法
R-sequared样本决定系数(R2):值为0-1,越接近1表示拟合越好,>0.8认为可以接受,但是R2随因变量的增多而增大,解决这个问题使用来调整
Adjust R-seqaured()
S.E of regression回归标准误差
Log likelihood对数似然比:残差越小,L值越大,越大说明模型越正确
Durbin-Watson stat:DW统计量,0-4之间
Mean dependent var因变量的均值
S.D. dependent var因变量的标准差
Akaike info criterion赤池信息量(AIC)(越小说明模型越精确)
Schwarz ctiterion:施瓦兹信息量(SC)(越小说明模型越精确)
Prob(F-statistic)相伴概率
fitted(拟合值)