怎样用EVIEWS实现相关系数显著性检验

eviews6.0版本的方法如下：view>covariance analysis>勾选corelation,同时勾掉covariance,点击ok就可以看到相关系数矩阵，这个用来进一步检测是否存在多重共线性，望采纳~欢迎追问

用group形式打开你的序列，然后即可查看相关系数。

提到Eviews

很多同学表示太头痛了

无从下手，不想面对...

今天给大家分享一篇

Eviews精彩问答20题

帮助大家快速上手

使用该软件打怪升级

完成终极分析任务！

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问题1：计量经济学是分析什么的？包含哪些内容？

计量经济学的主要用途或目的主要有两个方面：

❶ 理论检验。这是计量经济学用途最为主要的和可靠的方面。这也是计量经济学本身的一个主要内容。

❷ 预测应用。从理论研究和方法的最终目的看，预测（包括政策评价）当然是计量经济学最终任务，必须注意学习和了解，但其预测的可靠性或有效性是我们应十分注意的。

研究对象：计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectionalData）和时间序列数据（Time-series Data）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。

新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料 (Panel data，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。

涉及到的相关学科：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。计量经济学以古典回归分析方法为出发点。依据数据形态分为：横截面数据回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。依据模型假设的强弱分为：参量计量经济学、非参量计量经济学、半参量计量经济学等。常运用的软件：EViews、Gretl、MATLAB 、Stata、R、SAS、SPSS等。

问题2：Eviews是用来干嘛的？

准确点说 Eviews是计量经济学软件。从分析层面上说计量经济学更重视建立模型 也就是用数据来验证模型。Eviews在建立模型求解上有独特的优势。你如果只做一些应用的计量经济模型和经验分析，用eviews就挺好，简单易操作，全是菜单和对话框，建议数学基础不是很高，以经济学研究为主的同学们学习Eviews。

问题3：平衡面板和非平衡面板的区别是什么？

“平衡的意思是，如果按截面成员堆积数据，每个截面成员应包括正好相同的时期；如果按日期堆积数据，每个日期应包含相同数量的截面成员观测值，并按相同顺序排列。特别要指出的是，基础数据并不一定是平衡的，只要在输入文件中有表示即可。如果观测值中有缺失数据，一定要保证文件中给这些缺失值留有位置。” ——from 高铁梅

根据这段话，可以理解为：有缺失的面板数据不一定就是非平衡数据。平衡数据实际只是一种转换的比较规整的结构，用于更方便的表示成堆积数据。

问题4：标准差和标准误的区别在哪？

❶ 概念不同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽样误差；

❷ 用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围,计算变异系数,计算标准误等.标准误用于估计参数的可信区间,进行假设检验等.

❸ 它们与样本含量的关系不同:当样本含量 n 足够大时,标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0 。联系:标准差,标准误均为变异指标,当样本含量不变时,标准误与标准差成正比。

问题5：变异系数到底有什么用？

标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C.V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

作用：反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。

问题6：几种相关系数的含义是什么？

❶ 简单相关系数：又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示，是用来度量定量变量间的线性相关关系。

❷ 复相关系数：又叫多重相关系数，复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如，某种商品的需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

❸ 偏相关系数：又叫部分相关系数，部分相关系数反映校正其它变量后某一变量与另一变量的相关关系，校正的意思可以理解为假定其它变量都取值为均数。偏相关系数的假设检验等同于偏回归系数的t检验。复相关系数的假设检验等同于回归方程的方差分析。

可决系数是相关系数的平方。意义：可决系数越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。

相关分析用stata也好，spss也好，都更方便