A. 為什麼我做的計量經濟學模型通不過顯著性檢驗呢
可能是你的模型有問題，計量經濟學不是隨便找幾個貌似有關系的變數進行回歸就可以的，它需要變數之間確實有內在的聯系。如果模型沒問題，那可能是變數之間存在共線性的問題，這就得刪除一些變數，或者做主成分分析，看你具體研究什麼決定了。
B. 計量經濟學顯著性檢驗問題！
通過顯著性檢驗則證明拒絕原假設
對於多元線性回歸模型原假設是b1=b2=b3=0
1.正確2.錯誤
C. 計量經濟學變數的顯著性檢驗為什麼服從自由度為n-2的t分布
確切的是n-k-1的自由度。在只有一個解釋變數的情況下，k=1.所以服從n-2的自由度
D. 計量經濟學中簡單線性模型、對數模型、半對數模型的含義 多元線性回歸回歸方程的顯著性檢驗（單個系數與聯
簡單線性：等式兩邊都不取對數
對數：等式兩邊都取對數
半對數：等式一邊取對數
顯著性檢驗：單個系數t檢驗，聯合顯著性F檢驗
E. 計量經濟學的顯著性檢驗
抽樣實驗會產生抽樣誤差，對實驗資料進行比較分析時，不能僅憑兩個結果（平均數或率）的不同就作出結論，而是要進行統計學分析，鑒別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實驗處理引起的。1．顯著性檢驗的含義和原理 顯著性檢驗即用於實驗處理組與對照組或兩種不同處理的效應之間是否有差異，以及這種差異是否顯著的方法。2．無效假設 顯著性檢驗的基本原理是提出「無效假設」和檢驗「無效假設」成立的機率（P）水平的選擇。所謂「無效假設」，就是當比較實驗處理組與對照組的結果時，假設兩組結果間差異不顯著，即實驗處理對結果沒有影響或無效。經統計學分析後，如發現兩組間差異系抽樣引起的，則「無效假設」成立，可認為這種差異為不顯著（即實驗處理無效）。若兩組間差異不是由抽樣引起的，則「無效假設」不成立，可認為這種差異是顯著的（即實驗處理有效）。3．「無效假設」成立的機率水平 檢驗「無效假設」成立的機率水平一般定為5%（常寫為p≤0.05），其含義是將同一實驗重復100次，兩者結果間的差異有5次以上是由抽樣誤差造成的，則「無效假設」成立，可認為兩組間的差異為不顯著，常記為p>0.05。若兩者結果間的差異5次以下是由抽樣誤差造成的，則「無效假設」不成立，可認為兩組間的差異為顯著，常記為p≤0.05。如果p≤0.01，則認為兩組間的差異為非常顯著。
F. 計量經濟學中，為什麼大樣本要使用小的顯著性水平
這是因為，顯著性水平代表的意義是在一次試驗中小概率事物發生的可能性大小。
統計假設檢驗也稱為顯著性檢驗，即指樣本統計量和假設的總體參數之間的顯著性差異。顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，一類是隨機差異。顯著性差異就是實際樣本統計量的取值和假設的總體參數的差異超過了通常的偶然因素的作用范圍，說明還有系統性的因素發生作用，因而就可以否定某種條件不起作用的假設。假設檢驗時提出的假設稱為原假設或無效假設，就是假定樣本統計量與總體參數的差異都是由隨機因素引起，不存在條件變動因素。
假設檢驗運用了小概率原理，事先確定的作為判斷的界限，即允許的小概率的標准，稱為顯著性水平。如果根據命題的原假設所計算出來的概率小於這個標准，就拒絕原假設；大於這個標准則不拒絕原假設。這樣顯著性水平把概率分布分為兩個區間：拒絕區間，不拒絕區間。
顯著性水平不是一個固定不變的數字，其越大，則原假設被拒絕的可能性愈大，原假設為真而被否定的風險也愈大。顯著性水平應根據所研究的的性質和我們對結論准確性所持的要求而定。
所以，對顯著水平的理解必須把握以下二點：
1、顯著性水平不是一個固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風險來決定。
2、統計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的。
供參考。
G. 急求計量經濟學論文，題目為中國GDP預測模型，要應用Eviews軟體對模型進行參數估計，同時進行顯著性檢驗，
這個要求太高了吧
得找人幫人定製
H. 計量經濟學多元線性回歸模型F統計推斷，整體顯著性檢驗R ² 越接近於1，是不是F統計量趨近無窮
你這和書上寫點到了第二個公式兄弟，看清楚寫。不要亂截圖
I. 求大神解釋關於計量經濟學中的顯著性檢驗和區間估計，要詳細到整個思路和每個符號！
建議找一本統計學原理的教材作為參考，主要看參數估計和假設檢驗兩章的內容，絕對夠仔細。