r計量經濟學

㈠ 為什麼計量經濟學家不看R-square

因為r2高的不一定真的模型好

㈡ 計量經濟學為什麼引入調整R²

^^R^2表示的是 回歸模型的說明程度，在橫斷資料數據（Cross Sectional Data 非時間序列數據）裡面版，R^2越高 就表示回歸權能夠說明的數據多。 但是R^2會隨著數據的不斷增加而增加，即使加入的數據和變數於回歸的依存變數沒關系。 R^2也會增加。

因為adjust R^2（調整R^2）則作為更加精確的標准出現
R^2=1-[(1/(T-K))*∑e^2]/[(1/(T-1))*∑(y-y^)]. T表示整體樣本數，K表示變數數，一般的R^2是沒有T-K和T-1這兩項的。 當增加K的時候T會增加，T-1變大後，分母變小，分數部分變大，通過加上T-K和T-1來抑制R^2的增長，防止加入沒有關聯的變數。
調整R^2的函數像是拋物線，選擇最大化的點是最好的。因為介於其對不重要變數的抑製作用，它成為了比R^2更好的工具。

㈢ 計量經濟學中t檢驗、R平方檢驗、F檢驗的區別

.都是對相同的假設進行檢驗，h：b=0；.兩個統計亮之間存在如下關系：f=t的平方

㈣ 計量經濟學和R語言同時學好嗎

計量經濟學（英語：來Econometrics），是以數理經源濟學和數理統計學為方法論基礎，對於經濟問題試圖對理論上的數量接近和經驗（實證研究）上的數量接近這兩者進行綜合而產生的經濟學分支。也有「經濟計量學」的譯法。該分支的產生，使得經濟學對於經濟現象從以往只能定性研究，擴展到同時可以進行定量分析的新階段。「計量」的意思是「以統計方法做定量研究」，「量」字為名詞，構成動賓結構，這從其英文metric的含義亦可看出（與數學名詞「度量空間metricspace」情況類似），所以「量」字應讀作「亮」（大陸《現代漢語辭典》2012年6月第6版「計量」條）。設若「計量」的「量」字讀為「良」，則是兩個動詞詞素的並列結構，含義略簡。另如測智力的斯坦福一比奈智力量表（Stanford–BinetIntelligenceScale），按其內涵則應讀「量」字為「良」，此亦可從英文scale的含義窺得。

㈤ 計量經濟學中，R平方=0時，F值=多少

因為 F=（R2/q）/（（1-R2）/(n-k-1)),
所以 R2=0時,F=0.
講的更具體點：R2和F統計量都是衡量擬合優度的.
當方程完全不擬合時,R2和F統計量都為0.

㈥ 請問 能講講R平方、F統計量、sum squared resid的關系嗎 計量經濟學的

決定系數R平方、F統計量都可以通過sum squared resid及相關變數計算得到。

1、Sum squared resid（Res SS）是殘差平方和，也稱剩餘平方和。

該統計參數計算的是擬合數據和原始數據對應點的誤差的平方和。

回歸平方和Reg SS (regression Sum of Squares) 即預測數據與原始數據均值之差的平方和。

總平方和Total SS （Total Sum of Squares) 即原始數據和均值之差的平方和，公式如下

Total SS＝Reg SS＋Res SS

2、F-statistic是F分布下的統計量,回歸分析中F計算公式是

F=(Reg SS/K)/［Res SS/(n-k-1)］,其中Reg SS和Res SS分別是回歸平方和及剩餘平方和。

3、R2為決定系數又稱判定系數、擬合優度，表示模型可以解釋為多大程度是自變數導致因變數的改變。是在Y的總平方和中，由X引起的平方和所佔的比例。

R2＝Reg SS／Total SS＝（Total SS－Res SS）／Total SS

＝1－Res SS／Total SS

(6)r計量經濟學擴展閱讀：

統計學上把數據點與它在回歸直線上相應位置的差異稱為殘差，把每個殘差平方之後加起來稱為殘差平方和，它表示隨機誤差的效應。一組數據的殘差平方和越小,其擬合程度越好。

決定系數表示因變數Y的變異中有多少百分比,可由控制的自變數X來解釋 。決定系數的正常取值范圍為[0 1]，越接近1，表明方程的變數對y的解釋能力越強，這個模型對數據擬合的也較好。

㈦ 計量經濟學為什麼引入調整「R²」

R^2表示的是抄 回歸模型的說明程度，在橫斷資料數據（Cross Sectional Data 非時間序列數據）裡面，R^2越高 就表示回歸能夠說明的數據多。 但是R^2會隨著數據的不斷增加而增加，即使加入的數據和變數於回歸的依存變數沒關系。 R^2也會增加。

因為adjust R^2（調整R^2）則作為更加精確的標准出現
R^2=1-[(1/(T-K))*∑e^2]/[(1/(T-1))*∑(y-y^)]. T表示整體樣本數，K表示變數數，一般的R^2是沒有T-K和T-1這兩項的。 當增加K的時候T會增加，T-1變大後，分母變小，分數部分變大，通過加上T-K和T-1來抑制R^2的增長，防止加入沒有關聯的變數。
調整R^2的函數像是拋物線，選擇最大化的點是最好的。因為介於其對不重要變數的抑製作用，它成為了比R^2更好的工具。

㈧ 安裝了R，這兩個有什麼區別計量經濟學統計學

一般安裝R的時候會默認安裝兩個版本，32位和64位的，上面的應該是32位，下面的是64位，R-studio和R一般是一起用的，R-studio可當作書寫腳本的工具，而且可以保存數據。

㈨ 計量經濟學里R-squared 和 F 要怎麼算

1、R-squared是採用抄最小二乘法襲進行參數估計，R平方為回歸平方和與總離差平方和的比值，表示總離差平方和中可以由回歸平方和解釋的比例，這一比例越大越好，模型越精確，回歸效果越顯著。R平方介於0~1之間，越接近1，回歸擬合效果越好，一般認為超過0.8的模型擬合優度比較高。

2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。

F統計量是指在零假設成立的情況下，符合F分布的統計量。

(9)r計量經濟學擴展閱讀：

R平方為1，則基金與業績評價基準是完全相關的。R平方為0，意味著兩者是不相關的。R平方越低，β系數作為基金波動性指標的可靠性越低。R平方越接近1，β系數則越能體現基金的波動性。在晨星的基金評價體系中，同時列示了β系數和R平方。

用統計工具作為風險衡量指標，是一種較好的考察基金風險的的手段，但投資者應當記住，不能僅僅根據一個風險衡量指標來做決策。低的風險衡量指標並不能保證投資的百分之百安全，因為沒有任何指標能完全准確地預測基金未來的風險。

㈩ 如何用R做計量經濟學

按我們系頭頭的說法 計量是被包含與統計學之中的一門學科 它以數學為基礎（包括概率與求導一類，這兩門是重中之重 一定要打下堅實的基礎）應用於各個領域。在搭好基礎的前提下 你才有可能繼續學習計量經濟學下面的分支。計量經濟學的分支有很多 應用計量 金融計量 微觀計量 宏觀計量 時序分析 貝葉斯計量以及計量經濟學原理等等等等一系列東西，很多方向之間是有共性的

當你打好基礎往下學習的情況下 可能會碰到某一個方向比較難理解 比如你學金融計量的時候會發現可能你不知道什麼是Order of Integrating 一本書或者一個方向通常不可能面面俱到 這時候你可以多查查文獻

計量經濟的學習理解程度我覺得對我來說就像一個一個開口向下的二次函數，一開始是很感興趣的但是很多東西理解的不好 後來學的內容越來越多了發現很多東西是想通的 發現其實不是難 而是你有很多東西不知道 了解多了自然對後續學習有幫助了 比如說應用計量，時間序列加上計量經濟學原理的學習就對金融計量的學習很有幫助，金融計量的學習又對應用計量很有幫助，他們是相輔相成的。但是parametric model玩兒多了 你就想玩兒高端的 比如貝葉斯計量和金融計量後期 包括 semi 或者 non parametric 這時候難度又上來了 因為他對你的抽象思維和數學能力又有很大的要求 所以又開始比較痛

關於書籍，計量經濟學習我覺得 建議學習計量用英文版教材而不要用中文版 說實話用中文學有些時候表達會更復雜且難理解 因為我所在學校的計量專業還不錯 所以很多時候一門課的教材都不是來自一本書 有時候是好幾本書的幾部分加上一部分文獻 這都取決於老師的習慣

如果有時間和能力的話 多度一些文獻並作出總結 和提出問題 會對你今後的學習與研究做出非常大的幫助

計量學到後面對programming有很大的需求 如果你想在計量或者數量方面長期發展的話 建議開始就從STATA或者R來入手， eviews簡單易上手可以滿足基礎需求 但是可塑性比較差 早早的建立良好的編程習慣對你日後是有很大幫助的 也節省時間 SAS對金融方向的學生也是很powerful的，stata貌似經濟方向的使用比較多 例如微觀計量。