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多元判别分析法 eviews,判别分析法的优缺点

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使用eviews进行线性回归分析时，如何使用eviews进行异方差检验？回归分析后，在方程对象中(也就是你能看到的输出结果窗口)，左上角的视图residualtest 。如下图所示 ， “权重”可以用很多方法选择，通常使用1/|ei| eviews，也可以使用White consistent协方差矩阵估计量 ， 该方法提供了大样本情况下回归标准差和回归系数的相合估计，参数估计结果与普通最小二乘估计相同，但可以有效 。
1、请问用EVIEWS做 多元回归后,F检验和T检验怎么做?其中自由度的n-1,n... 多元回归分析会给出f检验和T检验的结果 ， 其中f检验是针对整个模型的 。如果检验显著 ， 说明自变量能很好地解释因变量 。然而 ， T检验是针对单个变量的 。如果很明显单个自变量对因变量的影响很大，就需要将其踢出模型 。自由度n一般指样本总数，k指自变量个数 。
2、运用EVIEWS建立 多元线性回归并进行相关检验(自相关,异方差,多重共线... Model如果检测到异方差，可以用加权最小二乘法(WLS)估计 。如下图所示 ， “权重”可以用很多方法选择，通常使用1/|ei| eviews，也可以使用White consistent协方差矩阵估计量 。该方法提供了大样本情况下回归标准差和回归系数的相合估计，参数估计结果与普通最小二乘估计相同，但可以有效 。
3、常用的 多元分析方法? 多元分析方法包括三类:多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，研究确定的自变量和因变量之间的关系；判别功能分析和聚类分析研究事物的分类；主成分分析、典型相关和因子分析研究的是如何用较少的综合因子代替大量的原始变量 。多元方差是将总方差按其来源分成若干部分，以检验各因素对因变量的影响以及各因素间的交互作用的统计方法 。
【多元判别分析法 eviews,判别分析法的优缺点】其基本原理是根据两个或两个以上已知类别的观测数据 ， 确定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用这个判别函数基判别指标来确定另一个个体属于哪个类别 。扩展数据多元分析方法的历史:第一次涉足多元分析方法是f .高尔顿，他于1889年将二元正态分布方法应用于传统统计学，建立了相关系数和线性回归 。在随后的几十年里 ， Spearman提出了因子分析法，Fisher提出了方差分析和判别分析，Wilkes发展了方差分析多元，hotelling确定了主成分分析和典型相关 。
4、用 eviews进行 多元线性回归分析时,问卷数据怎么输入?类似单项选择和多项...如果要做多元选择题或者多项选择题的线性回归，是非常危险的，不建议你这样做 。因为多元线性回归有很多假设，选择题的数据是类别数据或者离散数据 ， 不符合 。结果也是无法使用 。比如你用1，4代替ABCD，看起来是一个数 ， 但是因为多元线性回归假设因变量应该服从正态分布，1，4不服从正态分布 。另外，如果问卷是选择题，根本无法量化 。
5、 多元分析的分析方法包括三类:① 多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，研究确定的自变量和因变量之间的关系；② 判别功能分析和聚类分析研究事物的分类；(3)主成分分析、典型相关和因子分析 ， 研究如何用较少的综合因子代替较多的原始变量 。它是一种统计方法，将总变差按其来源(或实验设计)分成若干部分，以检验各因素对因变量的影响以及各因素之间的交互作用 。
然后用f检验检验组间差异和交互作用的显著性 。优点是可以在一次研究中同时检验多个因素多层次对因变量的影响以及因素之间的交互作用 。其应用的局限性在于 ， 各水平各因子的样本必须是独立的随机样本，重复观测数据服从正态分布，总体方差相等 。一种统计方法，用于评估和分析一个因变量和多个自变量之间的线性函数关系 。因变量Y与自变量x1，x2，…xm有线性回归关系，其中α ， β1…βm为待估计参数，ε为代表误差的随机变量 。
6、怎么用 eviews进行 多元异方差检验回归分析后 ， 在方程对象中(也就是你看到的输出结果窗口)，左上角可以得到残差的分布直方图，左边是残差的描述性统计和jarquebera统计，也就是可以得到残差的正确性检验 。

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