求助！关于回归方程检验问题

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本人对用EVIEWS求回归方程属于刚入门级，我想问问大家在做回归方程参数估计时，怎样去判断这个模型到底拟合的好或不好呢？以下是我做的一些结果，真心诚意向大家求教，万分感谢！

Dependent Variable: FJ
Method: Least Squares
Date: 10/26/10 Time: 22:20
Sample: 2005 2009
Included observations: 5
FJ=C(1)+C(2)*CZH
	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C(1)	-7569.591	1318.594	-5.740651	0.0105
C(2)	245.6379	35.62252	6.895579	0.0062
R-squared	0.940652	Mean dependent var		1514.099
Adjusted R-squared	0.920869	S.D. dependent var		460.5726
S.E. of regression	129.5602	Akaike info criterion		12.85534
Sum squared resid	50357.56	Schwarz criterion		12.69912
Log likelihood	-30.13836	F-statistic		47.54901
Durbin-Watson stat	1.821038	Prob(F-statistic)		0.006249

我目前仅知道

R-squared趋近于1以及两个参数的相伴概率以及F的相伴概率越趋近于0，可以大体上判断模型的好坏，不知道这种理解是否正确？还需要看哪些变量呢？

请赐教！

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关键词：回归方程 observations coefficients observation coefficient 求助 检验 方程

在线等，谢谢！顶！

基本是这样。
还可以再看各个变量的T统计量或其P值，P值越接近于零，说明变量越显著。再结合有较大的R方的话，那么这个模型就是拟合得比较好的。

参数估计在1%的显著性水平上通过检验，可以看T统计值，也可以看概率。
模型拟合优度很好，杜宾-沃特森检验表明不存在一阶自相关。

懂了哈！O(∩_∩)O非常谢谢各位哈！