r计量经济学

㈠ 为什么计量经济学家不看R-square

因为r2高的不一定真的模型好

㈡ 计量经济学为什么引入调整R²

^^R^2表示的是 回归模型的说明程度，在横断资料数据（Cross Sectional Data 非时间序列数据）里面版，R^2越高 就表示回归权能够说明的数据多。 但是R^2会随着数据的不断增加而增加，即使加入的数据和变量于回归的依存变量没关系。 R^2也会增加。

因为adjust R^2（调整R^2）则作为更加精确的标准出现
R^2=1-[(1/(T-K))*∑e^2]/[(1/(T-1))*∑(y-y^)]. T表示整体样本数，K表示变量数，一般的R^2是没有T-K和T-1这两项的。 当增加K的时候T会增加，T-1变大后，分母变小，分数部分变大，通过加上T-K和T-1来抑制R^2的增长，防止加入没有关联的变量。
调整R^2的函数像是抛物线，选择最大化的点是最好的。因为介于其对不重要变量的抑制作用，它成为了比R^2更好的工具。

㈢ 计量经济学中t检验、R平方检验、F检验的区别

.都是对相同的假设进行检验，h：b=0；.两个统计亮之间存在如下关系：f=t的平方

㈣ 计量经济学和R语言同时学好吗

计量经济学（英语：来Econometrics），是以数理经源济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证研究）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。也有“经济计量学”的译法。该分支的产生，使得经济学对于经济现象从以往只能定性研究，扩展到同时可以进行定量分析的新阶段。“计量”的意思是“以统计方法做定量研究”，“量”字为名词，构成动宾结构，这从其英文metric的含义亦可看出（与数学名词“度量空间metricspace”情况类似），所以“量”字应读作“亮”（大陆《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。设若“计量”的“量”字读为“良”，则是两个动词词素的并列结构，含义略简。另如测智力的斯坦福一比奈智力量表（Stanford–BinetIntelligenceScale），按其内涵则应读“量”字为“良”，此亦可从英文scale的含义窥得。

㈤ 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.

㈥ 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

(6)r计量经济学扩展阅读：

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。

㈦ 计量经济学为什么引入调整“R²”

R^2表示的是抄 回归模型的说明程度，在横断资料数据（Cross Sectional Data 非时间序列数据）里面，R^2越高 就表示回归能够说明的数据多。 但是R^2会随着数据的不断增加而增加，即使加入的数据和变量于回归的依存变量没关系。 R^2也会增加。

因为adjust R^2（调整R^2）则作为更加精确的标准出现
R^2=1-[(1/(T-K))*∑e^2]/[(1/(T-1))*∑(y-y^)]. T表示整体样本数，K表示变量数，一般的R^2是没有T-K和T-1这两项的。 当增加K的时候T会增加，T-1变大后，分母变小，分数部分变大，通过加上T-K和T-1来抑制R^2的增长，防止加入没有关联的变量。
调整R^2的函数像是抛物线，选择最大化的点是最好的。因为介于其对不重要变量的抑制作用，它成为了比R^2更好的工具。

㈧ 安装了R，这两个有什么区别计量经济学统计学

一般安装R的时候会默认安装两个版本，32位和64位的，上面的应该是32位，下面的是64位，R-studio和R一般是一起用的，R-studio可当作书写脚本的工具，而且可以保存数据。

㈨ 计量经济学里R-squared 和 F 要怎么算

1、R-squared是采用抄最小二乘法袭进行参数估计，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。

2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。

F统计量是指在零假设成立的情况下，符合F分布的统计量。

(9)r计量经济学扩展阅读：

R平方为1，则基金与业绩评价基准是完全相关的。R平方为0，意味着两者是不相关的。R平方越低，β系数作为基金波动性指标的可靠性越低。R平方越接近1，β系数则越能体现基金的波动性。在晨星的基金评价体系中，同时列示了β系数和R平方。

用统计工具作为风险衡量指标，是一种较好的考察基金风险的的手段，但投资者应当记住，不能仅仅根据一个风险衡量指标来做决策。低的风险衡量指标并不能保证投资的百分之百安全，因为没有任何指标能完全准确地预测基金未来的风险。

㈩ 如何用R做计量经济学

按我们系头头的说法 计量是被包含与统计学之中的一门学科 它以数学为基础（包括概率与求导一类，这两门是重中之重 一定要打下坚实的基础）应用于各个领域。在搭好基础的前提下 你才有可能继续学习计量经济学下面的分支。计量经济学的分支有很多 应用计量 金融计量 微观计量 宏观计量 时序分析 贝叶斯计量以及计量经济学原理等等等等一系列东西，很多方向之间是有共性的

当你打好基础往下学习的情况下 可能会碰到某一个方向比较难理解 比如你学金融计量的时候会发现可能你不知道什么是Order of Integrating 一本书或者一个方向通常不可能面面俱到 这时候你可以多查查文献

计量经济的学习理解程度我觉得对我来说就像一个一个开口向下的二次函数，一开始是很感兴趣的但是很多东西理解的不好 后来学的内容越来越多了发现很多东西是想通的 发现其实不是难 而是你有很多东西不知道 了解多了自然对后续学习有帮助了 比如说应用计量，时间序列加上计量经济学原理的学习就对金融计量的学习很有帮助，金融计量的学习又对应用计量很有帮助，他们是相辅相成的。但是parametric model玩儿多了 你就想玩儿高端的 比如贝叶斯计量和金融计量后期 包括 semi 或者 non parametric 这时候难度又上来了 因为他对你的抽象思维和数学能力又有很大的要求 所以又开始比较痛

关于书籍，计量经济学习我觉得 建议学习计量用英文版教材而不要用中文版 说实话用中文学有些时候表达会更复杂且难理解 因为我所在学校的计量专业还不错 所以很多时候一门课的教材都不是来自一本书 有时候是好几本书的几部分加上一部分文献 这都取决于老师的习惯

如果有时间和能力的话 多度一些文献并作出总结 和提出问题 会对你今后的学习与研究做出非常大的帮助

计量学到后面对programming有很大的需求 如果你想在计量或者数量方面长期发展的话 建议开始就从STATA或者R来入手， eviews简单易上手可以满足基础需求 但是可塑性比较差 早早的建立良好的编程习惯对你日后是有很大帮助的 也节省时间 SAS对金融方向的学生也是很powerful的，stata貌似经济方向的使用比较多 例如微观计量。