计量经济学F值如何计算

『壹』 计量经济学，回归方程的F检验参数k是什么怎么取

F检验来的统计量在原源假设下服从F分布，F分布的随机数可以从两个卡方分布得来。
如果X服从自由度为d1的卡方分布，Y服从自由度为d2的卡方分布，那么：
(X/d1) / (Y/d2) 服从F(d1, d2)分布。

回归里的F检验一般来说n是样本数，k是独立变量(regressor)的数量（包含常数1）。

『贰』 计量经济学中，给出F值和F的p值，怎么判断x对y的影响。求大神解答，谢谢。

首先看格兰杰来因果关系检验，源x对y有影响，表现为X各滞后项前的参数整体不为零，而Y各滞后项前的参数整体为零。

格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的。原假设前参数整体为零。
题中F值很大，F分布表中最大的也就6106，在1%的显著性水平下。所以可以肯定的说拒绝原假设，所以X2i和X3i对YI的联合影响是显著的，F的p值很小，其表示的是接受原假设的概率为零，所以百分百拒绝原假设，故影响是显著的。另外题中没有说F值是检验单个的，所以AB肯定是错的。

『叁』 计量经济学关于根据Eviews软件中的t、F统计量计算方法、公式、步骤

这题我们也出过类似的
T统计量=对应系数/对应se。 相当于做系数=0的t检验，版系数就是报告的权coefficient，se就是报告的std error。
F统计量=R2*(n-k-1)/（（1-R2）*k） 相当于做全部系数等于零的检验。在这里k是解释变量个数，你这里是3个解释变量，n是在这个回归里包括的观测值，上面也给了，R2就是你这里的报告出来的R-SQUARED（非调整的）。

『肆』 跪求计量经济学F统计量F-statistic计算

S.E. of regression是扰动项的标准差，Sum squared resid是残差平方和，也等于统计学中所说的RSS，而F-statistic是F分布下的统计量，计算内公式容是
F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)）,ESS和RSS就是剩余平方和以及回归平方和，三者有这样的关系：S.E. of regression等于Sum squared resid除以（n-k）的商再开方，F统计量你看上面的公式，少了一项ESS，而你所说的S.E. of regression和Sum squared resid只是跟RSS有关系，不于ESS产生关系，你应该还加入一项，比如说判定系数R-squared ，或者 S.D. dependent var，不然你所说的三者中，的确存在计算关系，但是多了一个ESS...
祝你好运

『伍』 计量经济学中，R平方=0时，F值=多少

因为 F=（R2/q）/（（1-R2）/(n-k-1)),
所以 R2=0时,F=0.
讲的更具体点：R2和F统计量都是衡量拟合优度的.
当方程完全不拟合时,R2和F统计量都为0.

『陆』 计量经济学计算统计量F，已知RSS,S.D dependent var以及R的平方，该如何求得ESS

1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差，简称SD。

TSS：Total sum of squares，即原始数据和均值之差的平方和。

TSS与SD存在下列关系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

2、回归平方和： ESS (explained sum of squares)即预测数据与原始数据均值之差的平方和，这部分差异是回归可解释的部分。

三者之间的关系是TSS＝RSS＋ESS

由此，可以得到：ESS=TSS-RSS=SD^2*(N-1)-RSS

(6)计量经济学F值如何计算扩展阅读：

1、S.D dependent var是被解释变量Y的标准差。标准差（Standard Deviation），是离均差平方的算术平均数的平方根，是方差的算术平方根。S.D dependent var反映被解释变量Y的离散程度。

2、TSS（Total sum of squares）原始数据和均值之差的平方和。与SD存在下列关系：

TSS=SD^2*(N-1) ；

3、决定系数是因变量Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变量X来解释. 在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例。

表达式：R平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS

『柒』 计量经济学中F统计量怎么求

F=【剩余平方和/k】/【回归平方和/（n-k-1）】

『捌』 计量经济学中，R平方=0时，F值=多少

因为
F=（R2/q）/（（1-R2）/(n-k-1)),
所以
R2=0时,F=0.
讲的更具体点,R2和F统计量都是衡量拟合优度的.当方程完全不拟合时,R2和F统计量都为0.

『玖』 请问 能讲讲R平方、F统计量、sum squared resid的关系吗 计量经济学的

决定系数R平方、F统计量都可以通过sum squared resid及相关变量计算得到。

1、Sum squared resid（Res SS）是残差平方和，也称剩余平方和。

该统计参数计算的是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和。

回归平方和Reg SS (regression Sum of Squares) 即预测数据与原始数据均值之差的平方和。

总平方和Total SS （Total Sum of Squares) 即原始数据和均值之差的平方和，公式如下

Total SS＝Reg SS＋Res SS

2、F-statistic是F分布下的统计量,回归分析中F计算公式是

F=(Reg SS/K)/［Res SS/(n-k-1)］,其中Reg SS和Res SS分别是回归平方和及剩余平方和。

3、R2为决定系数又称判定系数、拟合优度，表示模型可以解释为多大程度是自变量导致因变量的改变。是在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例。

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

＝1－Res SS／Total SS

(9)计量经济学F值如何计算扩展阅读：

统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称为残差，把每个残差平方之后加起来称为残差平方和，它表示随机误差的效应。一组数据的残差平方和越小,其拟合程度越好。

决定系数表示因变量Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变量X来解释 。决定系数的正常取值范围为[0 1]，越接近1，表明方程的变量对y的解释能力越强，这个模型对数据拟合的也较好。

『拾』 怎么用EXCEL做计量经济学的那些统计，什么P值，F值啊，最小二乘估计这些。

都有，但只限于一元回归