eviews10的lm檢驗的原假設是什么？

IM檢驗是拉格朗日乘數檢驗，用于檢驗模型的殘差序列中是否存在序列相關性。最初的假設是不存在序列相關性；另一個假設是存在p階自相關。檢驗統計量逐漸服從卡方分布。如果計算的p值太大，則拒絕原始假設，并考慮序列相關性。

計量經濟學公式怎么記？

LM統計量Obs*R平方逐漸服從卡方分布。如果它太大，它會拒絕最初的假設。

看看

殘差正態檢驗直方圖怎么處理Eviews？

回歸分析后，在方程對象中(也就是你能看到的輸出結果窗口)，左上角的視圖-殘差檢驗-直方圖正態檢驗得到殘差的分布直方圖，左邊的殘差的描述性統計和jarqu

eviews如何檢驗殘差序列是否符合正態分布？

打開數據系列，在系列窗口中單擊查看-描述性統計測試-直方圖和序列統計。Jarqu

eviews中的DW自相關檢驗DW的值是哪？

所謂自相關，是指當前值與前一值之間存在線性關系，這在ar模型中可以看到。一般時間序列建模要求殘差是獨立同分布的白噪聲序列。如果殘差有自相關，也說明變量的信息沒有被模型掏空。

平穩性，尤其是廣義平穩性，是指序列本身穩定的統計性質，如一階矩、二階矩等。比如一條對角線在不同的位置切割相同的長度，平均值就不一樣。所以這樣的數列是不穩定的，差分之后就變成了增量(極限情況下的斜率)，其統計性質就穩定多了。

一個時間序列只有在能夠穩定的情況下才能被控制和預測。

eviews多元異方差檢驗步驟？

回歸分析后，在方程對象中(也就是你能看到的輸出結果窗口)，左上角的視圖-殘差檢驗-直方圖正態檢驗得到殘差的分布直方圖，左邊的殘差的描述性統計和jarque-bera統計得到殘差的正確性檢驗。