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标题: 求教：关于Eviews多元回归不显著并且不共线 [打印本页]
作者: 2543139    时间: 2014-9-2 23:41
标题: 求教：关于Eviews多元回归不显著并且不共线
9 x  g8 U, d& N. h
Dependent Variable: Y                               
/ c( U( h4 J- ]+ a; a7 G* YMethod: Least Squares                               
) U. ^' u1 F2 V* K+ U4 R8 xDate: 09/02/14   Time: 23:37                               
$ s* H! o# F( y! A' jSample: 1 15                                ; o/ g5 d3 }7 h) e1 {: I
Included observations: 15                               
& h, u/ N! V# M* R: S                                5 q  B7 L$ P, @" a/ R0 `; i' e7 ^
Variable                                     Coefficient        Std. Error                           t-Statistic                            Prob.  8 k0 M  l: A+ K, r
                                , I1 d# [/ `2 q# n+ D
C        -39.58960218371738        30.35313656775993        -1.304300202891325        0.2187621718664488
2 p' G8 x3 g, I7 l3 Z* S9 MX1        0.1442416515496057        0.2006386027449021        0.7189127594404095        0.4871859878657266
4 m# R% }% [# TX2        1.252288727754846        0.4943847756772693        2.533024456587092        0.027823259145638798 G5 q9 O; W9 I- x: K3 X
X3        0.6831452234517579        0.4402695235262552        1.551652310567027        0.1490237621620848
6 N9 R# I0 {) U- x4 \% S                               
7 z7 e5 h9 `& B& K, J0 r7 nR-squared        0.7957835882939952            Mean dependent var                76.333333333333328 s& l, Z& l3 s0 N
Adjusted R-squared        0.7400882032832667            S.D. dependent var                10.15358252516017
, V; H" l- ]$ b- O- G/ s& S* rS.E. of regression        5.176453280603694            Akaike info criterion                6.349295725232159: `1 X- K0 ]" B  {& ?" e. @. O
Sum squared resid        294.7523542290002            Schwarz criterion                6.538109112192747
& s1 }+ L" K1 Y; aLog likelihood        -43.61971793924119            Hannan-Quinn criter.                6.347284468139569! r# P4 D9 M6 D# _- {
F-statistic        14.28814233245185            Durbin-Watson stat                1.841414402787969
4 _# t! m, S4 G& b! m8 D0 AProb(F-statistic)        0.0004119228886973805                        ) Q' m5 C1 [4 u, S) N7 |6 ?  p
                               
$ G# A4 K; o* k% u- E, x8 ?! u2 F' p" T9 [: j
三元回归后出现上面的情况，F检验通过，但是x1、x3的t检验不通过，并且我用方差膨胀因子检验后都是小于10，这说明什么呢？（数据见附件）
' B/ P2 h- D/ b1 C  }/ ?5 B4 o( r9 w: U
% O" P/ ?0 S7 `+ r6 U! B3 ?

lx4-2.wf1

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作者: madio    时间: 2014-9-2 23:59
你回归得到一个方程后，F检验用来检测整个方程的显著性，t检验是检查每个自变量的显著性。一般是F＞F（P，n－P－1），n为数据组数，P为自变量个数。而自变量的t值，有几个大于t（P，n－P－1）,就标明几个自变量对因变量是显著的。就是说比如5个自变量的t值，有3个大于查阅出来的t值，那么着3个是显著的，另外2个不显著，重新回归时需要剔除。这都是严格意义上说的，实际中我们由于受到原始数据的影响，很难回归出很完美的数据，但是如果数据点比较好，是可以做到这些得。2 q& @1 R9 y4 g0 O/ e2 X) C. L
) `- V. a6 e) m5 t6 l/ ]$ p- n  O( ^% o
方差膨胀因子表达式为:VIFi = 1/ (1 – Ri2) ，其中Ri为自变量 xi对其余自变量作回归分析的复相关系数。VIF越大者共线性的问题越大，一般认为VIF不应大于5，也可放宽至不大于10 ,否则表明自变量间存在多重共线性（即其中的一个自变量可以用其他一个或几个自变量的线性表达式进行表示）9 K7 Y  [$ K* y+ P
/ Q, B3 B: T& o! k
你这里是存在多重共线性的
作者: 至子星    时间: 2014-9-3 08:12
和SPSS哪个好用啊，请多多指点
作者: 2543139    时间: 2014-9-3 17:11
至子星 发表于 2014-9-3 08:12
. k2 {9 l4 }, k# @0 u8 m和SPSS哪个好用啊，请多多指点
5 d) o0 G% X& A% _/ v
通用的是SPSS，但是搞时间序列和经济学的孩纸大多要用到eviews
作者: 2543139    时间: 2014-9-3 17:11
至子星 发表于 2014-9-3 08:12 ' X1 `* ~3 O3 O2 e4 H- P0 Z" l
和SPSS哪个好用啊，请多多指点
2 _- g5 j& Y+ _+ F; |4 E
通用的是SPSS，但是搞时间序列和经济学的孩纸大多要用到eviews
作者: 至子星    时间: 2014-9-4 17:14
2543139 发表于 2014-9-3 17:11
) O& @1 m# W7 y3 d3 n9 G通用的是SPSS，但是搞时间序列和经济学的孩纸大多要用到eviews
# o# j7 T" g' W
谢谢啊，明白了
作者: 2543139    时间: 2014-9-4 22:26
madio 发表于 2014-9-2 23:59 8 @) y* z5 D" c8 T
你回归得到一个方程后，F检验用来检测整个方程的显著性，t检验是检查每个自变量的显著性。一般是F＞F（P，n ...
4 V" _  D$ L6 B$ ]$ H
我计算出来的方差膨胀因子都是小于5的啊，相关系数检验，也没有大于0.8的呀3 i, m( f7 f0 r
            X1                 X2            X3% z7 W* l9 n0 E3 s
X1         1.000000         0.251049         0.172692+ ?- r1 C: r  _+ G+ f0 C
X2         0.251049         1.000000         0.785534& R0 B& Q9 d& s- ]" R: D( M
X3         0.172692         0.785534         1.0000006 ?' {: I3 z+ b  E( J9 R
作者: 2543139    时间: 2014-9-4 22:26
madio 发表于 2014-9-2 23:59
2 A+ C1 R* O- _2 T* ]你回归得到一个方程后，F检验用来检测整个方程的显著性，t检验是检查每个自变量的显著性。一般是F＞F（P，n ...
6 F6 S6 j/ `2 z' [- W  t2 G
我计算出来的方差膨胀因子都是小于5的啊，相关系数检验，也没有大于0.8的呀
) M! n% T+ b. E' V0 M2 ~            X1                 X2            X3- @4 ?- ~) s1 G+ t) K3 H# n3 Z
X1         1.000000         0.251049         0.172692- S$ X9 A) U' P+ w
X2         0.251049         1.000000         0.785534+ L, L8 Y2 z1 L
X3         0.172692         0.785534         1.000000; b% u& O  D3 {
作者: 2543139    时间: 2014-9-4 22:26
madio 发表于 2014-9-2 23:59
" A) e5 g$ S: W2 e. j你回归得到一个方程后，F检验用来检测整个方程的显著性，t检验是检查每个自变量的显著性。一般是F＞F（P，n ...
+ W- l% Q, v. _* @  u' ?6 q/ n
我计算出来的方差膨胀因子都是小于5的啊，相关系数检验，也没有大于0.8的呀5 @4 X/ d, P- x/ Y8 t
            X1                 X2            X3- z7 a5 J/ g$ F# t
X1         1.000000         0.251049         0.172692
6 j& r2 p' i3 t% p, mX2         0.251049         1.000000         0.785534
7 N6 W5 I% |3 v' p6 X) O( I0 bX3         0.172692         0.785534         1.000000
  x. a0 x& M; }
作者: 2543139    时间: 2014-9-4 22:26
madio 发表于 2014-9-2 23:59
6 G# u* a; ]: a7 o# R$ O你回归得到一个方程后，F检验用来检测整个方程的显著性，t检验是检查每个自变量的显著性。一般是F＞F（P，n ...
+ v5 {& _% l. H
我计算出来的方差膨胀因子都是小于5的啊，相关系数检验，也没有大于0.8的呀; K9 k' Q& Z3 w9 d8 S5 L
            X1                 X2            X3
0 b4 z; i; J9 `1 `3 _& DX1         1.000000         0.251049         0.1726923 g: x! [( Y/ \; t! @
X2         0.251049         1.000000         0.785534
8 F- O4 ]3 ~4 z- rX3         0.172692         0.785534         1.000000! G: z: U2 }- z' n" P6 s5 E
作者: 2543139    时间: 2014-9-4 22:26
madio 发表于 2014-9-2 23:59   k1 n$ B# F8 ~2 @2 D  a2 L3 M% F
你回归得到一个方程后，F检验用来检测整个方程的显著性，t检验是检查每个自变量的显著性。一般是F＞F（P，n ...
2 Y1 a( s, v2 v7 o6 }- O0 {4 w8 X4 A5 I
我计算出来的方差膨胀因子都是小于5的啊，相关系数检验，也没有大于0.8的呀9 a6 Z  V+ K( ]* K2 ^/ ~
            X1                 X2            X37 `/ f6 }3 H1 S4 {4 ~7 O
X1         1.000000         0.251049         0.172692
$ E# _7 q  n6 c+ y1 q0 G" u" aX2         0.251049         1.000000         0.785534+ H- l# v3 f/ L+ r. h: ?' E
X3         0.172692         0.785534         1.0000009 i$ y4 d: G3 j8 z9 O  `3 O




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