7 Wn=∑Wn Vit=a+xiB+ 2 w -ww-w 的残差平方和
= = n i Wxx Wxx i 1 , = = n i Wxy Wxy i 1 , = = n i Wyy Wyy i 1 , S Wyy WxyWxx Wxy 1 2 − = − 的残差平方和 it i it uit y = + x +
y x三 nT ∑∑ T ∑∑x 1t=1 7=∑∑(x1-x)(x1-x) ∑∑(xn-x)(yn-y) ∑(yn-y) i=1t=1 yit=a+xi B+u 的残差平方和 S=T-TITT Xy x xy
= = = − − n i i t T t xx i t T x x x x 1 1 ( ) ( ) = = = − − n i i t T t xy i t T x x y y 1 1 ( ) ( ) = = = − n i T t yy i t T y y 1 1 2 ( ) = = = n i T t it y nT y 1 1 1 = = = n i T t it x nT x 1 1 1 Tyy TxyTxx Txy S 1 3 − = − 的残差平方和 it it uit y = + x +
·检验假设2的F统计量 (S3-S)n-K+1 F[(n-1)K+1.,n(T-K-1) S/nT-n(k+lI 从直观上看,如S3S很小,F2则很小,低于临界 值,接受H2。S3为截距、系数都不变的模型的残差 平方和,S1为截距、系数都变化的模型的残差平方 和
• 检验假设2的F统计量 ~ [( 1)( 1), ( 1)] /[ ( 1)] ( )/[( 1)( 1)] 1 3 1 2 − + − − − + − − + = F n K n T K S nT n K S S n K F •从直观上看，如S3－S1很小，F2则很小，低于临界 值，接受H2。 S3为截距、系数都不变的模型的残差 平方和，S1为截距、系数都变化的模型的残差平方 和
·检验假设1的F统计量 F1 (S2-S1)(n-1) ~F(n-1)K,n(T-K-1) S1n-n(K+1) 从直观上看,如S2一S很小,F1则很小,低于临界 值,接受H1。S2为截距变化、系数不变的模型的残 差平方和,S为截距、系数都变化的模型的残差平 方和
• 检验假设1的F统计量 •从直观上看，如S2－S1很小，F1则很小，低于临界 值，接受H1。 S2为截距变化、系数不变的模型的残 差平方和，S1为截距、系数都变化的模型的残差平 方和。 ~ [( 1) , ( 1)] /[ ( 1)] ( )/[( 1) ] 1 2 1 1 − − − − + − − = F n K n T K S nT n K S S n K F
Eviews不能自动进行F检验,需要单独进行检验。 从理论上讲,模型设定检验是不可缺少的。 ·在实际应用中,最容易被忽视
• Eviews 不能自动进行F检验，需要单独进行检验。 • 从理论上讲，模型设定检验是不可缺少的。 • 在实际应用中，最容易被忽视