1樓：鴿子積年不徙
s.e.of regression是殘差的標準
差，是隨機誤差項u的估計量的標準差；s.d.dependent var是因變數y的樣本標準差，二者不相等。
也就是，u的標準差和y的標準差相等，但是y的樣本標準差與u的估計量標準差不相等。
2樓：
標準差度量了真實值與均值的離差，標準誤度量的是真實值與估計值的離差
3樓：匿名使用者
se of regression ＝ 殘差平方和/(n-k) 再開方
和解釋變數標準差的區別可以看出來了吧
4樓：輕似夢de細如愁
殘差平方和／（n—k—1） 再開方。樓下的錯了
計量經濟學中什麼叫「mean dependent var 和 s.d. dependent var」
5樓：楊必宇
mean dependent var表示被解釋變數的均值。
s.d dependent var 表示被解釋變數的標準差=the root of [tss/(n-1)]。
在解釋變數中含有當期的內生變數的多方程模型稱為「聯立方程模型」。在聯立方程模型中，變數分為兩類：
一類是作為被解釋變數的內生變數，即其數值是在所設定的經濟系統的模型內決定的。內生變數是對模型進行求解所要獲得的結果。
另一類是作為解釋變數的前定變數，即其數值在模型求解之前已事先給定。前定變數包括外生變數和內生變數的滯後變數。外生變數是其數值在所設定的經濟系統的模型之外來決定的變數，滯後變數是某個變數的時間滯後量。
在上述模型中，假如變數x不取當期值而取其前期值，因居民個人可支配收入的前期值對當期的商品需求量有滯後的影響，則居民個人可支配收入的前期值稱為「滯後變數」。
在經濟模型中，外生變數又可分為政策變數和非政策變數。政策變數又稱「可控外生變數」，是指可由決策者控制的外生變數；非政策變數又稱「非可控外生變數」，是指決策者難以控制或不能控制的外生變數。
6樓：匿名使用者
mean dependent var是因變數均值，s.d. dependent var是因變數標準差
7樓：匿名使用者
計量經濟學中我們通常把mean dependent var叫做是因變數標準差，s.d. dependent var叫做是因變數均值
8樓：麥琰折菀菀
「mean
dependent
var」
和「s.d.
dependent
var」分別是因變數y
的均值、標準差
9樓：匿名使用者
mean dependent var是因變數標準差，s.d. dependent var是因變數均值
計量經濟學計算統計量f，已知rss,s.d dependent var以及r的平方，該如何求得ess
10樓：匿名使用者
1、s.d dependent var是被解釋變數y的標準差，簡稱sd。
tss：total sum of squares，即原始資料和均值之差的平方和。
tss與sd存在下列關係：
tss=sd^2*(n-1) ；
2、迴歸平方和： ess (explained sum of squares)即**資料與原始資料均值之差的平方和，這部分差異是迴歸可解釋的部分。
殘差平方和 rss (residual sum of squares)，也稱剩餘平方和。
該統計引數計算的是擬合資料和原始資料對應點的誤差的平方和。
總平方和tss （total sum of squares) 即原始資料和均值之差的平方和，公式如下
三者之間的關係是tss＝rss＋ess
由此，可以得到：ess=tss-rss=sd^2*(n-1)-rss
11樓：紫米
tss=sd^2*(n-1)
ess=tss-rss=sd^2*(n-1)-rss
12樓：匿名使用者
r的平方=1-（rss/tss）=ess/tss
13樓：匿名使用者
建議你想辦法找到一些經濟學在校生，他們擅長於解決這類問題，或許有你需要的資料。
計量經濟學中 如果eviews 迴歸的結果中把可決係數和調整的後的可絕係數都去掉，f統計量也去掉，怎麼計算？
14樓：匿名使用者
（1）樣本中觀察值個數n
（2）s.d.dependent var（被解釋變數標準差）的值，記為s
（3）sum squared resid（殘差項平方和）的值，記為r則：可決係數=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)]其他t統計量，，迴歸標準差調整的可決係數可調整的後的可絕係數=1-(1-r^2)（n-1）/(n-k)f統計量=(n-k)r^2/[(1-r^2)(k-1)]r^2就是可決係數
15樓：csu美女
你是說怎麼計算可決係數r、調整的可決係數和f 統計量？
這個任何一本計量經濟學的第二章或者第三章都會講到。公式不好打額。
計量經濟學中，「eviews」這些字母都代表什麼？
16樓：zj智慧證件照
計量經濟學中，「eviews」這些字母的意思如下：
r-squared 判定係數，越近1越好。
adjusted r-squared 調整的判定係數，大多情況下略小於判定係數。
s.e. of regression 迴歸標準差，越小越好。
log likelihood 似然估計值，暫可不考慮。
durbin-watson stat 杜賓-瓦特森統計量，檢驗是否存在一階自相關的指標。
mean dependent var 被解釋變數的均值。
s.d. dependent var 被解釋變數的標準差。
akaike info criterion 赤遲資訊準則。
schwarz criterion施瓦茨準則，以上兩者都是用來確定最優滯後期的指標，（aic常用）。
f-statistic 為f統計量，檢驗方程整體顯著性的指標。
prob(f-statistic)是f統計量的伴隨概率，如果小於0.05表明所有的待估引數不全為零。
eviews軟體裡輸出最小二乘估計的結果裡有一個s.e. of regression是什麼意思啊? 10
17樓：隆末客
簡言之，就是ols，ordinary least squares之中的標準誤，
等於rss/(n-k)，即 rss dividend by degree of freedom
rss是指residuals of sum squares,
n 指樣本量，即observations
k 指估計的parameters,包括截距！！入引入兩個 explanatory variables, k=3
主要是e-view中縮寫可能看不懂而已。
sum squared resid, 一般我們都叫rss, residual sum of squares. 指estimated dependent variable 與實際dependent variable之差的平方。
tss= ess+ rss
18樓：匿名使用者
s.e. of regression------迴歸標準差;
sum squared resid-------殘差平房和ess
19樓：滿城春色宮薔柳
確實是迴歸標準誤差，但應該是（rss/(n-k））^0.5
迴歸係數的標準誤（s.e）就是它的標準差嗎？另外，迴歸的標準誤（s.e of regression）又是什麼意思？
20樓：匿名使用者
迴歸係數的標準誤差就是它的標準差，統計量的標準差一般叫做標準誤差，迴歸係數的估計其實就是均值估計哦。迴歸的標準誤應該是模型中隨機擾動項（誤差項）的標準差的估計值。它的平方實際上就是隨機擾動項（誤差項）的方差的無偏估計量，它實際上又叫做誤差均方，等於殘差的平方和/（樣本容量-待估引數的個數）。
可以參考一下張曉峒老師的《計量經濟學基礎》，講的很清晰！
計量經濟學中利用Eviews得到的迴歸結果的那張表裡的那些數字是什麼意思
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