eviews10的lm檢驗的原假設是什么？

IM檢驗是拉格朗日乘數(shù)檢驗，用于檢驗模型的殘差序列中是否存在序列相關性。最初的假設是不存在序列相關性；另一個假設是存在p階自相關。檢驗統(tǒng)計量逐漸服從卡方分布。如果計算的p值太大，則拒絕原始假設，并考慮序列相關性。

計量經(jīng)濟學公式怎么記？

LM統(tǒng)計量Obs*R平方逐漸服從卡方分布。如果它太大，它會拒絕最初的假設。

看看

殘差正態(tài)檢驗直方圖怎么處理Eviews？

回歸分析后，在方程對象中(也就是你能看到的輸出結果窗口)，左上角的視圖-殘差檢驗-直方圖正態(tài)檢驗得到殘差的分布直方圖，左邊的殘差的描述性統(tǒng)計和jarqu

eviews如何檢驗殘差序列是否符合正態(tài)分布？

打開數(shù)據(jù)系列，在系列窗口中單擊查看-描述性統(tǒng)計測試-直方圖和序列統(tǒng)計。Jarqu

eviews中的DW自相關檢驗DW的值是哪？

所謂自相關，是指當前值與前一值之間存在線性關系，這在ar模型中可以看到。一般時間序列建模要求殘差是獨立同分布的白噪聲序列。如果殘差有自相關，也說明變量的信息沒有被模型掏空。

平穩(wěn)性，尤其是廣義平穩(wěn)性，是指序列本身穩(wěn)定的統(tǒng)計性質(zhì)，如一階矩、二階矩等。比如一條對角線在不同的位置切割相同的長度，平均值就不一樣。所以這樣的數(shù)列是不穩(wěn)定的，差分之后就變成了增量(極限情況下的斜率)，其統(tǒng)計性質(zhì)就穩(wěn)定多了。

一個時間序列只有在能夠穩(wěn)定的情況下才能被控制和預測。

eviews多元異方差檢驗步驟？

回歸分析后，在方程對象中(也就是你能看到的輸出結果窗口)，左上角的視圖-殘差檢驗-直方圖正態(tài)檢驗得到殘差的分布直方圖，左邊的殘差的描述性統(tǒng)計和jarque-bera統(tǒng)計得到殘差的正確性檢驗。