在协整分析中，线性回归时，如果T检验值是负数，会怎么样

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如题，

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/17/10   Time: 21:28
Sample: 2005:07 2009:12
Included observations: 54
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
X	-1.868079	0.323098	-5.781768	0.0000
C	16.02299	2.135084	7.504616	0.0000
R-squared	0.391306	Mean dependent var		3.679107
Adjusted R-squared	0.379601	S.D. dependent var		0.209399
S.E. of regression	0.164934	Akaike info criterion		-0.730208
Sum squared resid	1.414569	Schwarz criterion		-0.656542
Log likelihood	21.71561	F-statistic		33.42884
Durbin-Watson stat	0.813267	Prob(F-statistic)		0.000000

这样的结果是不是正确的嗯

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关键词：协整分析 线性回归 t检验 怎么样 observations Schwarz

t值是正负其实无关系，只要其绝对值大于2基本上就可以接受了，这是小样本下的统计量的一个经验值。完全可以接受的

呵呵，谢谢啊 2# gssdzc

t值可以为负。判定t值是否显著是看t的绝对值大小。

和临界值比较即使负也没事

如果您知道T值是如何計算的  那您就不會問這個問題了
T值一般所判斷的都是該參數是否為0 也就是是否顯著  因此T值得計算為  (參數-0)/標準差
標準差一定為正  因此若你的參數為負值  那T值自然為負值  但是這並不影響P值的查詢
因為P值代表的是機率  你若知道T分配的圖型  應該會知道不管在0的右側還是左側 其機率都是為正

知道這一點的目的在於  用Eviews你可以得到標準差  但是你不一定用遠都是檢定參數是否為0
因此若你需要檢定參數是否為1時 (這有個特殊的經濟意涵)  你可以自行計算T值  在查表做出判斷即可
這樣即可不侷限於Eviews所提供的數據而已  而可以自行依所要的經濟意涵做檢定

(其時不知道您會不會看到這篇  但是我相信這對你在用Eviews上會有彈性許多)

6# owl3207
大哥们 不要用繁体好吧 看的头疼啊

7# lihaiyangboa

抱歉造成你的困擾  小弟我還在找方法處理這個問題  @@"   希望妳能諒解

原来如此啊

谢楼上关于t值的详细解答，受教