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修正自相关之后再修正多重共线性
...
序列相关
的检验与
修正
,
多重共线性
检验与修正。
答:
多重共线性
检验(简单
相关
系数法)选择并打开解释变量后,View-CovarianceAnalysis,然后看里面的相关系数即可。
修正
(逐步回归法)这个说来麻烦了,分别作被解释变量对各个解释变量的一元回归,然后保留修正后的可决系数最大的一个解释变量(而且t检验是通过的),然后上一步保留了一个解释变量的基础上,
再
...
数据单位根检验平稳了后期做
多重共线性
分析去除变量可以吗?
答:
看数据是否稳定,如果不稳定要用一阶差分或者二阶差分使数据稳定,消除
自相关
性,因为如果不消除时间序列数据的自相关性,你建立的模型很有可能是伪回归。差分后的数据方差一定是符合多元回归假设的,没必要再做方差检验,做完这些工作
之后
在像其他类型数据一样,进行
多重共线性
等的检验和消除。
OLS回归模型在什么情况下没有意义?
答:
要处理以上问题,可以考虑使用适当的数据转换(如对数转换、平方根转换等)来解决异方差性和非线性关系问题。对于
多重共线性
和
自相关
问题,可以采取一些措施,如特征选择、主成分分析等。如果这些问题严重影响了模型的可靠性,那么需要考虑其他更适合的回归方法。
OLS估计方法有什么问题?
答:
要处理以上问题,可以考虑使用适当的数据转换(如对数转换、平方根转换等)来解决异方差性和非线性关系问题。对于
多重共线性
和
自相关
问题,可以采取一些措施,如特征选择、主成分分析等。如果这些问题严重影响了模型的可靠性,那么需要考虑其他更适合的回归方法。
OLS估计量在什么时候没有意义?
答:
要处理以上问题,可以考虑使用适当的数据转换(如对数转换、平方根转换等)来解决异方差性和非线性关系问题。对于
多重共线性
和
自相关
问题,可以采取一些措施,如特征选择、主成分分析等。如果这些问题严重影响了模型的可靠性,那么需要考虑其他更适合的回归方法。
ols模型在什么样的情况下失去意义?
答:
要处理以上问题,可以考虑使用适当的数据转换(如对数转换、平方根转换等)来解决异方差性和非线性关系问题。对于
多重共线性
和
自相关
问题,可以采取一些措施,如特征选择、主成分分析等。如果这些问题严重影响了模型的可靠性,那么需要考虑其他更适合的回归方法。
多元
线性
回归方程的指标
答:
3、参数估计与显著性检验:回归方程中的各个自变量的参数估计(回归系数)用于说明自变量对因变量的影响程度和方向。参数估计的显著性检验(通常是t检验)用于判断回归系数是否显著不为零。显著的回归系数表示自变量对因变量有显著的影响。4、
多重共线性
检验:多重共线性是指自变量之间存在高度
相关
性的情况,...
衡量多元
线性
回归方程优劣的指标有哪些
答:
3、参数估计与显著性检验:回归方程中的各个自变量的参数估计(回归系数)用于说明自变量对因变量的影响程度和方向。参数估计的显著性检验(通常是t检验)用于判断回归系数是否显著不为零。显著的回归系数表示自变量对因变量有显著的影响。4、
多重共线性
检验:多重共线性是指自变量之间存在高度
相关
性的情况,...
计量经济学使用Eviews软件分析的案例模型
视频时间 16:28
序列相关
和
多重共线性
的区别
答:
你好,经过我查阅相关资料得知
序列相关
和
多重共线性
的区别是:异方差因为违反了残差序列同方差的假定 序列
自相关
违反了残差序列独立不相关的假定 多重共线性违反了各个自变量独立不相关的假定 如果违反这些假定都会影响OLS回归系数的有效性
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