用Eviews建立logistic回归模型，并预测

具体问题如下 ：
用Eviews建立logistic模型 做预测.

1	75
2	85
3	95
4	103
5	136
6	125
7	147
8	171
9	200
10	284
11	334
12	383
13	426
14	449
15	471
16	482
17	495
18	490
19	523
20	479
21	473
22	466
23	487
24	426

Dependent Variable: Y                               
Method: Least Squares                               
Date: 12/10/12   Time: 19:20                               
Sample (adjusted): 1978 2001                               
Included observations: 24 after adjustments                               
Convergence achieved after 11 iterations                               
Y=C(1)/(1+C(2)*EXP((-1)*C(3)*T))                               
                               
        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C(1)        498.6158        14.48745        34.41707        0.0000
C(2)        20.83370        6.430947        3.239601        0.0039
C(3)        0.341470        0.037712        9.054758        0.0000
                               
R-squared        0.964042            Mean dependent var                325.2083
Adjusted R-squared        0.960618            S.D. dependent var                167.1984
S.E. of regression        33.18048            Akaike info criterion                9.958269
Sum squared resid        23119.83            Schwarz criterion                10.10553
Log likelihood        -116.4992            Hannan-Quinn criter.                9.997336
Durbin-Watson stat        0.542977       

Estimation Command:
=========================
LS(DERIV=AA) Y=C(1)/(1+C(2)*EXP((-1)*C(3)*T))

Estimation Equation:
=========================
Y=C(1)/(1+C(2)*EXP((-1)*C(3)*T))

Substituted Coefficients:
=========================
Y=498.615778597/(1+20.8337004293*EXP((-1)*0.341469730917*T))               
                               
31.54392297226027
43.26862103918959
58.80266614513825
78.94673897338793
104.3542394635863
135.3023987531666
171.4378010323252
211.6030999673161
253.876654064126
295.8890229647171
335.3280166102109
370.4186667999874
400.1819362733429
424.4192465344154
443.5104073776287
458.1575773148549
469.1699700606593
477.3241789431302
483.2940458712906
487.6285751811489
490.7568032478099
493.0046248170921
494.6147667616915
495.7655435403623
496.586690079518
497.1719550484329
497.5887568562875
497.8854134149966
498.0964697729325

very gooooooooood

http://peixun.pinggu.org/yanshi/EVIEWS6.0.rar
直接给出答案未必是最好的回复。下载这个视频，看完你就会了。

http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=7
下载试听，正好有这块的内容。

请问，需要检验序列相关并修正吗？如何需要是否还能使用广义差分法？

allennzm 发表于 2013-4-25 14:43
请问，需要检验序列相关并修正吗？如何需要是否还能使用广义差分法？

个人认为不需要，你可以请教下别人

sembly 发表于 2013-4-25 16:30
个人认为不需要，你可以请教下别人

ok 谢谢

好东西

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