eviews正態(tài)分布怎么看？一般用matlab、EVIEWS來檢驗(yàn)。最簡(jiǎn)單的方法就是通過畫正態(tài)分布圖來判斷，或者Q-Q圖，也可以通過用非參數(shù)檢驗(yàn)中的單樣本K-S進(jìn)行檢驗(yàn)殘差正態(tài)檢驗(yàn)直方圖怎么處理Evi

eviews正態(tài)分布怎么看？

一般用matlab、EVIEWS來檢驗(yàn)。最簡(jiǎn)單的方法就是通過畫正態(tài)分布圖來判斷，或者Q-Q圖，也可以通過用非參數(shù)檢驗(yàn)中的單樣本K-S進(jìn)行檢驗(yàn)

殘差正態(tài)檢驗(yàn)直方圖怎么處理Eviews？

做完回歸分析后，在方程對(duì)象（就是你能看到的輸出結(jié)果窗口）中，左下角的view-residualtests-histogramnormaltest,得到殘差的分布直方圖，另一側(cè)是殘差的描述統(tǒng)計(jì)量，還有jarque-bera統(tǒng)計(jì)量，即得到殘差的津浦性檢驗(yàn)。

如何用Eviews或者M(jìn)ATLAB實(shí)現(xiàn)DCC-garch模型？

EVIEWS只能實(shí)現(xiàn)正態(tài)分布、t分布、GED分布下的roof、GARCH、EGARCH、TGARCH、PARCH等分析與的估計(jì)，但是像CCC-GARCH、DCC-GARCH等復(fù)合GARCH算法的的估計(jì)EViews是無法實(shí)現(xiàn)的。要對(duì)這個(gè)進(jìn)行估計(jì)的話簡(jiǎn)單的辦法是利用OXmetrix軟件做，也可以用R和excel建模實(shí)現(xiàn)。

怎么學(xué)好計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)？

理解，理解，還是理解重要的事情說三遍要學(xué)通計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，一定要用矩陣計(jì)算，所有都用矩陣計(jì)算，因?yàn)榫仃囉?jì)算簡(jiǎn)單且可以幫助理解對(duì)矩陣的性質(zhì)熟悉，比如正交，正定，相似等等，建議拿一本高等代數(shù)備查對(duì)數(shù)理統(tǒng)計(jì)熟悉，比如假設(shè)檢驗(yàn)，正態(tài)分布，建議拿一本數(shù)理統(tǒng)計(jì)備查在我國(guó)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)后，什么微觀計(jì)量，線性回歸，金融計(jì)量，空間計(jì)量都是水水

probit模型的估計(jì)方法是？

Eviews做PROBIT建模與方法是：選中變量，確定你的被解釋變量第一個(gè)選；然后右鍵open,asequation,method里選擇binary；然后會(huì)出現(xiàn)logitprobit的選項(xiàng)，選擇probit就可以了。probitmodel是解決0-1變量的問題的。最簡(jiǎn)單的probit模型是就是指被解釋變量Y是一個(gè)0,1變量，事件發(fā)生的概率是依賴于解釋變量，即P（Y1）f(X)，也就是說,Y1的概率是一個(gè)關(guān)于X的函數(shù)，其中f(.)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

若f（.)是累積分布函數(shù)，則其為logistic回歸模型是