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楼主: lucheng1987
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[问答] 怎么在eviews中进行逐步回归? [推广有奖]

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lucheng1987 发表于 2010-1-21 20:56:48 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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怎么在eviews中进行逐步回归?
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关键词:EVIEWS Views Eview view 逐步回归 EVIEWS 逐步回归

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雷昂纳赫 发表于10楼  查看完整内容

童鞋们,Eviews是支持自动进行逐步回归的。 假设因变量是Y,常量C,解释变量X1,X2,X3,X4 详细的操作为: 1.Quick-Estimate Equation中先选择Method:STEPLS; 2.在Dependent Variable中输入Y,在List of search regressors中输入C X1 X2 X3 X4 3.特别要注意在Options中设置迭代中止条件Stopping Criteria,选择以显著性水平p值作为判别依据,假设检验水平为5%,设置两个值0.05和0.051。 4.Stepwise中选择向前还是向后根据 ...

icewing521 发表于11楼  查看完整内容

童鞋们,Eviews是支持自动进行逐步回归的。 假设因变量是Y,常量C,解释变量X1,X2,X3,X4 详细的操作为: 1.Quick-Estimate Equation中先选择Method:STEPLS; 2.在Dependent Variable中输入Y,在List of search regressors中输入C X1 X2 X3 X4 3.特别要注意在Options中设置迭代中止条件Stopping Criteria,选择以显著性水平p值作为判别依据,假设检验水平为5%,设置两个值0.05和0.051。 4.Stepwise中选择向前还是向后根据 ...

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xubin9676 发表于 2010-1-21 22:06:22 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
你看下高铁梅的书就知道啦

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zolakila 发表于 2010-1-22 00:25:19 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
1# lucheng1987
一,做多个解释变量对被解释变量的一元回归,选出拟合优度最大的x1;
二,做x1和其他的解释变量对被解释变量的二元回归,选出拟合优度最大的x1,x2;
三,此过程重复进行,直到拟合优度增加量变得很少为止,当然,要保障所有变量的t值都是显著地。
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Eviews的软件本身是没有实现逐步回归的功能的;
需要用Eviews进行逐步回归只能靠手动回归,将变量逐一加入回归方程中,然后记录每一次方程的拟合效果及每个变量的显著性,然后再根据各个方程的拟合效果自己判断逐步回归的结果;
如果方程你和需要用逐步回归,建议用SPSS软件,可以计算机实现,这样会省下你很多宝贵的时间,同时可以根据自己的需求选择和调节显著性,更灵活一些。
风中来风中去,风中寻得智慧果。

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leidenuniv 在职认证  发表于 2010-1-22 12:19:24 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
SPSS做逐步回归法是它的优势

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spss好用吗
时刻准备着

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hupingshu 发表于 2010-1-25 11:04:55 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
对,还是4楼介绍的详细,就这样,eviews只能手动试,可以从少到多,也可以从多到少,但是,一个一个记录确实相当烦,主要是多重共线性确实不如用spss来拟合更合适
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lucheng1987 发表于 2010-5-31 14:58:41 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
4# yuanguoxin0809

用SPSS和SAS的我都会,但是别人要用EVIEWS做,我没用过那软件,所以请诸位高手帮忙啊!

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Eviews6有此功能的,可以equation estimation页面找到“STEPLS”选项,即可

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雷昂纳赫 发表于 2011-3-17 19:23:53 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
童鞋们,Eviews是支持自动进行逐步回归的。
假设因变量是Y,常量C,解释变量X1,X2,X3,X4
详细的操作为:
1.Quick-Estimate Equation中先选择Method:STEPLS;
2.在Dependent Variable中输入Y,在List of search regressors中输入C X1 X2 X3 X4
3.特别要注意在Options中设置迭代中止条件Stopping Criteria,选择以显著性水平p值作为判别依据,假设检验水平为5%,设置两个值0.05和0.051。
4.Stepwise中选择向前还是向后根据你自己的需要。
OK!执行

    我比较了一下自动执行逐步回归和手工执行每个解释变量的一元回归并依据拟合优度排序加入解释变量的方法。得到的回归方程虽然略有差异,但还是有效地避免了多重共线性的问题。
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