![EViews 一元线性回归模型分析]( "EViews 一元线性回归模型分析")
- 使用eviews8进行一元线性回归模型的分析，对可能具有线性关系的变量求相关系数。以分析1980--2010年我国城镇居民人均消费支出Y与人均可支配收入X的关系为例。操作方法（01）打开eviews软件，创建一个workfile。点击file--new--workfile，即可（02）数据结构是常规时间序列，无需改动。时...
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![Eviews 6.0 文件建立及导入数据]( "Eviews 6.0 文件建立及导入数据")
- 操作方法（01）EXCEL：建立数据使EXCEL软件，以行建立数据分类名，分类名一般以英文变量名称命名：X1，X2……（02）打开eviews软件—“open”-“foreigndatasasworkfile”按提示框进行操作，一般如果你的数据文档原来的设计是正确的，直接点击“下一步”即可（03）数据导入完成...
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![使用Eviews 7软件做岭回归分析]( "使用Eviews 7软件做岭回归分析")
- 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。（以上介绍来自百科）前面介绍了基本的操作和如何使用Eviews7做自相关问题的检验，今天我们就来介绍岭回归的做...
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![如何用Eviews软件建立时间序列模型和预测]( "如何用Eviews软件建立时间序列模型和预测")
- 我们可以利用Eviews软件对时间序列的数据进行模型分析，找到合适的模型，并对数据进行预测，以便更好地了解和分析数据。操作方法（01）数据的录入与保存：创建Workfile：点击File/New/Workfile，输入起止日期。建立object输入数据：点击object/new object，定义数据文件名ex4_2并输入数据。...
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![利用EViews做出解释变量的相关系数矩阵。]( "利用EViews做出解释变量的相关系数矩阵。")
- 当我们分析某些数据时，往往不止一个解释变量。有多个解释变量对Y的影响有时又会存在多重共线性，我们要确定他们之间的多重共线性是否严重时，需要计算各解释变量的相关系数。今天小编就来教大家如何用eviews软件做出各解释变量的相关系数矩阵。操作方法（01）首先打开EViews软件...
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![如何用eviews做回归分析与检验]( "如何用eviews做回归分析与检验")
- 很多时候，在大学三年级，多数经管学院的学生都不可避免的要上一门课，叫做计量经济学，而这门课对学生的一个基本的要求是，要懂得如何用eviews做回归分析，下面我来简单介绍一下操作完整过程。操作方法（01）首先我们要先处理好我们的数据。如果是按时间循环的数据，例如不同国家在某几年...
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![eviews非平衡皮肤数据录入的操作步骤]( "eviews非平衡皮肤数据录入的操作步骤")
- 一般非平衡皮肤数据回归都在stata中操作，那么eviews中要如何录入非平衡皮肤数据呢？操作方法（01）第一步：先在excle中把非平衡皮肤数据如图中这样排列好。（02）第二步：打开eviews，创建新的工作文件，选择unstructured/undated（截面数据），observations填写总的样本数，即上表中总共的数据行数...
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![怎么用eviews进行一元回归分析]( "怎么用eviews进行一元回归分析")
- 数据分析，经常用于股票的分析。操作方法（01）首先下载eviews安装包，不用解压，首先点击一个reg文件，即成功注册。如下图。（02）然后点击一个exe执行文件，即可以打开软件，如下图（03）然后，开始进行数据分析，首先建立一个时间序列文件，如下图，输入开始与截止时间。（04）第二步，输入命令建立序列，data...
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![如何将Excel数据导入Eviews]( "如何将Excel数据导入Eviews")
- Eviews软件是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。在实证研究中，常常要分析调查统计得出的数据，从中寻找出统计关系，并作出预测。在使用Eviews时分析数据时，首先面临的就是如何将数据插入到Eviews中。操作方法（01）使用某地区1958年到1985年的居民收入和储蓄来做具体操作说...
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![如何利用Eviews生成一元线性回归模型]( "如何利用Eviews生成一元线性回归模型")
- 学习在Eviews计量软件,生成一元线性回归模型操作方法（01）按下创建文件按钮,创造一个新文件.（02）如下图,在左上方选择,在右上方键入观察数量.（03）在电子表格复制观察数据,在EVIEWS的空白处贴上.（04）单击完成后出现如下图所示图样.（05）在工具列表选择模型的参数估计,出现如下画面（06）最...
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妙知谷
