经济计量建模实训 [键入文字] [键入文字]
表2-2 参数估计结果
常数和解参数释变量 估计值
C X
245.3522 0.551514
参数标t双准误差 统计量 侧概率
153.9605 0.009135
1.593605 60.37623
0.1241 0.0000
方程窗口的下半部分主要是一些统计检验值，其中各统计量的含义如表2-3所示。
表2-3 统计检验值
可决系数 调整的可决系数
回归方程标准? 差?残差平方和
?ei2
被解释变量0.993
459 均值
被解释变量0.993
187 标准差 赤池信息准427.3
742 则
施瓦兹信息43835
69. 准则
-193.3510
8042.748 5177.609 15.02700 15.12378 3645.290 0.000000
似然函数的对数
DW统计量
F统计量
F统计量的0.244
011 概率
在本例中，参数估计的结果为：
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??245.3522?0.551514XYiise?(153.9605)(0.009135)t?(1.593605)(60.37623)p?(0.1241)(0.0000)r2?0.993459d.f?24
单击Equation 窗口中的Resid按钮，将显示模型的拟合图和残差图（图2－17所示）。
图2-17 拟合图和残差图
单击Equation 窗口中的View → Actual, Fitted, Resid → Table按钮，可以得到拟合直线和残差的有关结果。（图2-18所示）。
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图2-18拟合直线和残差的有关结果
五、随机项正态分布检验
双击我国最终消费支出和国内生产总值工作文件中的resid标志（见图2-19-1）总是可以获得包括最近一次回归模型的残差值向量，如图2-19-2所示：
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图2-19-1
图2-19-2
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点击Views/Descriptive Statistics/Histogram and Stats(如图2-19-3)，可以得到残差值的直方图和Jarque-Bera统计量，如图2-19-4所示：
图2-19-3
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