1樓：嗨呀你爹臨死前
1、在eviews中按下建立檔案按鈕, 創造一個新檔案。
2、建立檔案後如下圖設定，在左上方選擇，在右上方鍵入觀察數量：
3、在電子**複製觀察資料,在eviews的空白處貼上。
4、單擊完成後出現如下圖所示圖樣：
5、在工具列表選擇模型的引數估計,出現如下畫面：
6、最上面空白處鍵入想要估算的模型 (如例:gdp c consumption), yi= β0+β1 * xi, 這裡gdp是yi, c代表β0, consumption代表xi。注意方法選擇：
least squares.
7、迴歸完成，迴歸的結果展示：
2樓：星願下的期盼
1、在eviews中需要建立相關的檔案，左上方選擇型別，右上方鍵入數量。
2、建立以後在工具列表裡面選擇模型的引數估計這一項。
3、對於想要估算的模型，確定填上gdp c consumption，而對於迴歸的方法，則可以選擇least squares。
4、這樣一來就能得到迴歸的結果了，即可實現在eviews中進行逐步迴歸了。
3樓：楊老師說經濟
手把手教你寫**，eviews軟體操作多元線性迴歸模型
4樓：l霧l中花
在equation裡面，下拉選單選擇stepwise即可，但是需要考慮多重共線性vif值
5樓：裴總
eviews是支援自動進行逐步迴歸的。
假設因變數是y，常量c，解釋變數x1，x2，x3，x4
詳細的操作為：
1.quick-estimate equation中先選擇method：stepls；
2.在dependent variable中輸入y，在list of search regressors中輸入c x1 x2 x3 x4
3.特別要注意在options中設定迭代中止條件stopping criteria，選擇以顯著性水平p值作為判別依據，假設檢驗水平為5%，設定兩個值0.05和0.051。
4.stepwise中選擇向前還是向後根據你自己的需要。
ok！執行
我比較了一下自動執行逐步迴歸和手工執行每個解釋變數的一元迴歸並依據擬合優度排序加入解釋變數的方法。得到的迴歸方程雖然略有差異，但還是有效地避免了多重共線性的問題。
逐步迴歸法修正多重共線性,eviews如何實現
6樓：
逐步迴歸法修正多重共線性是的必須有迴歸一樣如何實現呢我們要努力按照正確的方向走
7樓：雪溋
譬如有三個解釋變數x1 x2 x3.逐步迴歸法就是，分別建立y對x1，y對x2，y對x3的方程，選擇r*2最大的，譬如x1時最大。再以x1為基礎，分別建立y對x1x2的方程和y對x1x3的方程，繼續比較r*2值，選擇r*2大的，依次類推
8樓：匿名使用者
假設有y，a，b，c，d五個 變數，逐步ya， yab，yabc，比較擬合度，然後進行排除
9樓：匿名使用者
有一個下拉選單的，選擇stepwise即可
我替別人做這類的資料分析蠻多的
怎麼從eviews迴歸分析結果中看出有沒有顯著影響 10
10樓：空嵐沫
模型中解釋變數的估計值為-0.466102，標準差是0.069349,標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。
估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。
d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
11樓：九月
1、引數顯著性檢驗t檢驗對應的prob，若小於0.05則引數的顯著性檢驗通過，再看r方，越接近1，擬合優度越高；f的p值，小於0.05的話模型才顯著，dw用來檢驗殘差序列的相關性的，在2的附近，說明殘差序列不相關。
2、標準差是衡量回歸係數值的穩定性和可靠性的，越小越穩定，解釋變數的估計值的t值是用於檢驗係數是否為零的，若值大於臨界值則可靠。
估計值的顯著性概率值（prob)都小於5%水平，說明係數是顯著的。r方是表示迴歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。調整的r方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的「懲罰」。
d-w值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。f統計值是衡量回歸方程整體顯著性的假設檢驗，越大越顯著。
擴充套件資料：
主要功能
引入了流行的物件概念，操作靈活簡便，可採用多種操作方式進行各種計量分析和統計分析，資料管理簡單方便。其主要功能有：
1、採用統一的方式管理資料，通過物件、檢視和過程實現對資料的各種操作；
2、輸入、擴充套件和修改時間序列資料或截面資料，依據已有序列按任意複雜的公式生成新的序列；
3、計算描述統計量：相關係數、協方差、自相關係數、互相關係數和直方圖；
4、進行t 檢驗、方差分析、協整檢驗、granger 因果檢驗；
5、執行普通最小二乘法、帶有自迴歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、arch 模型估計法等；
6、對二擇一決策模型進行probit、logit 和gompit 估計；
7、對聯立方程進行線性和非線性的估計；
8、估計和分析向量自迴歸系統；
9、多項式分佈滯後模型的估計；
10、迴歸方程的**；
11、模型的求解和模擬；
12、資料庫管理；
13、與外部軟體進行資料交換。
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