Question

以下是我的eviews的回归分析结果，看不懂，求高人帮我分析一下~~谢谢~~

Dependent Variable: P
Method: Least Squares
Date: 12/28/11 Time: 19:57
Sample: 1991 2009
Included observations: 19

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -15.59154 23.81942 -0.654572 0.5227
A 0.947019 0.293140 3.230600 0.0056
E 0.247311 0.168875 1.464465 0.1637
X -6.863469 3.190672 -2.151105 0.0482

R-squared 0.744915 Mean dependent var 108.7474
Adjusted R-squared 0.693898 S.D. dependent var 11.31451
S.E. of regression 6.259924 Akaike info criterion 6.690877
Sum squared resid 587.7997 Schwarz criterion 6.889706
Log likelihood -59.56333 F-statistic 14.60130
Durbin-Watson stat 2.239957 Prob(F-statistic) 0.000101

Answer 1

挑重要的说吧：
因变量p，最小二乘方法，样本数19，公式应该是p=-15.59154+0.947019a+0.247311e-6.863469x
常数项c和自变量e的参数都不显著，都无法拒绝不为0的原假设。拟合优度为0.744915,调整的拟合优度为0.693898. dw值为2.239957，不存在明显的自相关。总体上模型的拟合优度较低，且参数显著性也不太好，样本数量太少可能是主要原因。
既然用了计量方法和计量软件，多少少也需要了解一下背后的原理和软件的使用。

追问

请问要让结果怎样时才是好的？

追答

取决于你的实验目的，如果单纯追求模型的估计效果，就要各参数显著，较高的拟合优度，同时没有自相关，异方差和多重共线性等问题，必要的时候要调整模型以及估计方法；如果这里的估计只是一个中间步骤，只希望通过估计参数反映出参数之间的影响关系，或者是提取出残差用于进一步的计算，那么什么样的结果都可以接受。

Answer 2

你的回归方程是y=-15.59154+0.947019A+0.247311E+-6.863469X,其中C和E的P值0.5227
， 0.1637
，都大于0.05，所以不符合T检验，R方为0.744915，0.693898，拟合性还好，F值14.60130，P值0.000101小于0.05，F检验满足