Eviews回归模型统计量解释是理解Eviews回归模型的关键环节，了解这些统计量有助于我们更好地理解和评估模型的性能。本文将详细介绍20个常用的Eviews回归模型统计量及其含义，帮助你应知应会。
1. Dependent Variable：模型的被解释变量，用于表示模型的核心现象或结果。
2. Method: Least Squares：模型估计方法，采用最小二乘法进行回归分析。
3. Sample：模型估计样本范围，通常为一段时间内的数据。
4. Date：模型估计时间，表示模型估计的日期。
5. included observations：模型估计中包括的有效观测值的个数，用于衡量模型的样本容量。
6. Variable：模型的解释变量，用于表示影响被解释变量的因素。
7. Coefficient：回归方程的系数，表示解释变量与被解释变量之间的关系强度。
8. Std. Error：回归方程系数估计值的标准误差，用于衡量回归系数的统计可靠性。
9. t-statistic：方程回归系数相应的t统计量，用于检验某个系数是否显著则异于零。
10. Prob：回归结果中回归系数t统计量值的伴随概率，用于判断回归系数的显著性。
11. R- squared:模型回归的R方，是样本可决系数(也称方程拟合优度)。
12. Adjusted R- squared:模型估计的调整R方，是修正的样本可决系数。
13. R2并不是判断模型拟合好坏的唯一指标，回归模型的R较小，并不一定说明模型拟合程度很差。
14. S.E. of regression:回归标准误差，用于度量残差的大小。
15. Sum squared resid:残差平方和，可以用作某些检验的输入值(如F检验)。
16. Log likelihood:对数似然值(简记为L)，是基于极大似然估计得到的统计量。
17. Durbin- Watson stat:DW统计量，用于检验残差序列的自相关性。
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18. Mean dependent var和S.D. dependent var:分别是因变量的均值和因变量的标准差。
19. Akaike info criterion(AIC)和 Schwarz criterion(SC):分别是赤池信息准则和施瓦茨准则。
20. F- statistic和Prob(F- statistic):分别是F检验统计量及其相应的概率，用于对方程整体显著性进行检验。
了解这些统计量有助于我们更好地理解和评估模型的性能，从而更准确地应用Eviews进行回归分析。
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