Eviews数据统计与分析教程12章
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在将标识名称输入完毕后，可直接关闭该Pool对话框。系统 会自动保存在Pool对象中输入的信息。需说明的是，Pool对 象本身不包含任何时间序列和数据，它只是对数据结构的一 个基本描述。因此，当删除所建立的Pool对象时，并不同时 删除它所使用的序列对象。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
（2）非堆积数据 在非堆积数据中，给定的截面数据和变量是放在一起的，但 同其他的截面成员和变量的数据是分开的。每一个截面成员 的观测值被放在一纵列中，每一列是截面成员不同时期的样 本观测值。 非堆积数据形式的导入方法与第三章所介绍的数据导入方法 相同。
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二、Pool对象的基本操作
3.Pool对象数据的分析
打开Pool对象窗口，选择工具栏中的 “View”|“Descriptive Statistics…”选项，得到下图所示的对话框。
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二、Pool对象的基本操作
3.Pool对象数据的分析
在编辑栏中输入要计算描述统计量的序列名称，可以是普 通序列，也可以是Pool序列； 在“Sample”中选定样本类型； 在“Data organization”中指定计算方法。
一、Panel Data模型原理
分类： 通常情况下，可将面板数据模型分为三类： 变截距模型：当模型中系数向量 i t相同即均为，而截距 项 i t是不同时，则应建立变截距模型； 变系数模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均发生变 化时，则应建立变系数模型； 截距和系数均不变的模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均相同时，即同为 和，则应建立截距和系数均不变的 模型。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
（1）堆积数据 如果用户采用导入方式输入数据，可在Pool对象窗口工具栏 中选择“Proc”|“Import Pool data（ASCII,XLS,WK?）…”选 项，然后在弹出的窗口中选择源文件的路径和名称后会得到 下图所示的导入数据的对话框。
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二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在创建Pool对象前应首先建立一个能进行面板数据分析的工 作 文 件 。 首 先 打 开 EViews 软 件 ， 在 主 菜 单 栏 中 选 择 “ File”|“New”|“Workfile…” 选 项 ， 在 弹 出 的 对 话 框 “Workfile structure type”的下拉菜单中选择“Balanced Panel” （平衡面板）选项。在右侧的“Frequency”中选择数据频率， 在“Start”和“End”中输入起至日期，在“Number of cross” 中输入截面数据成员的个数。在“Names”中为该工作文件 命名，再单击“OK”按钮即可生成一个给定频率的平衡面板 工作文件。
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二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在建立好的工作文件中创建Pool对象。选择工作文件工具栏 中的“Object”|“New Object”选项，在打开的对话框中选择 “Pool”选项，将弹出图12-1所示的Pool对象窗口。单击该窗 口工具栏中的“Name”功能键可为该Pool对象命名。系统默 认的名称为“pool01”“pool02”等。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
在实际应用中，通常将三维数据转化为二维数据。首先向读 者介绍一下堆积数据和非堆积数据两种数据结构形式，然后 分别介绍每一种数据结构的导入方法。 （1）堆积数据 Pool数据的堆积形式为将一个变量的所有数据放在一起，并 与其他变量的数据分开。数据堆积的方式有两种，一种是按 截面成员堆积，一种是按日期堆积。按截面成员堆积的数据 是将不同截面成员的数据从上至下排列，每一列代表一个变 量。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
（1）堆积数据 在“Series order”中指定数据的排列方式，“In Columns”为 纵向排列，“In Rows”为横向排列。在“Group observations” 中指定数据堆积形式，“By Cross-section”为按截面成员堆 积，“By Date”为按时期堆积。在“Upper-left data cell”的编 辑 栏 中 指 定 EXCEL 工 作 表 中 数 据 的 起 始 单 元 格 。 在 “Ordinary and Pool”的编辑栏中输入序列名称，例如，I? M?。如果输入的系列名是Pool序列名，EViews软件会用截 面成员的标识名称创建序列或命名序列；如果是普通序列名， 则会创建单个序列。其他各项内容的设定与第三章介绍的数 据导入相同。设定好各项内容后单击“OK”按钮就完成了数 据的读入。
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三、Pool对象模型估计
通过Pool对象可以对固定影响、随机影响变截距模型和固定 影响变系数模型进行估计。常用的方法有最小二乘估计法、 加权最小二乘法等。
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三、Pool对象模型估计
在EViews操作中，单击Pool对象工具栏中的“Estimate”或者 选择“Proc”|“Estimate”选项，将弹出下图所示的对话框。
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本章小结：
• 了解面板数据模型的基本原理 • 掌握Pool对象的建立方法 • 掌握Pool对象的数据输入方法
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三、Pool对象模型估计
在“Dependent variable”（因变量）中输入Pool变量或者Pool 变量的表达式； 在“Estimation method”中设定估计形式； 在“Cross-section”（截面成员）和“Period”（时期）的下拉 菜单中可对影响方式进行设定； 在“Regressors and AR() terms”中输入解释变量； “Method”提供了两种估计方法，一种是最小二乘估计法 （ LS ） ， 一 种 是 两 阶 段 最 小 二 乘 估 计 法 （ TSLS ） 。 “Sample”为样本期的设定，系统默认下为截面成员的最大 样本值。其右侧有个复选框“Balance Sample”，可在各截面 成员间进行数据排除。
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第12章 面板数据（Panel Data）模型
重点内容：
• Pool对象的建立
• Pool对象数据分析
• Pool对象模型估计
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一、Panel Data模型原理
面板数据模型的基本形式是 y it = it + xit it + µ it 其中， i t是模型的常数项； i t是k×1维参数向量，k是模 型中解释变量的个数； xit是外生变量向量；µ t是均值为0且 i 同方差的随机误差项，并且不同样本下的随机误差项是相互 独立的；T是每个截面样本下的时期总数，N是截面样本总 数。
EVi
2.Pool对象数据的输入
对于堆积形式的数据可以采用手动方式输入，也可以采用 Pool对象中的数据导入方式输入。但要注意的是，数据必须 是平衡的，如果采用导入方式，则源文件中截面成员的排列 顺序与Pool对象中的截面成员标识名称的顺序要保持一致。 对于截面成员堆积数据，每个截面成员的样本期应该是一致 的；对于时期堆积数据，每个时期必须包含相同数目的截面 成员，并且排列顺差应该是一致的。当观测值为空值（NA） 时，应用“–”代替，以保证数据总体结构平衡。
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一、Panel Data模型原理
当参数值不随截面数据成员的不同而改变时，可将面板数据 模型写为如下形式
yi = i + xi i + µ i
yi和xi向量中的每一分量代表第i个截面样本下的数据序列， 常数项i 和参数i不受不同截面样本数据的影响。
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二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在Pool对象的编辑窗口中输入截面成员的标识名称，例如做 中国省际面板数据分析时，选取中部五省份为截面成员，即 湖南、湖北、河南、江西和安徽，分布用字母HN,HB，HE， JX，AH表示。这些截面成员各名称之间可用空格隔开，也 可以通过回车键进行换行，即每一个名称占一行。需注意的 是，截面成员的标识名称的设定需简单，便于操作。通常可 以在截面成员标识名称前加下划线“_”。如下图所示。
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二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
（1）堆积数据 在含有Pool对象的工作文件中，打开Pool对象，单击其工具 栏中的“View”|“Spreadsheet（stacked data）…”选项，在弹 出的对话框中输入序列名称 。如果是已经存在的序列， EViews会显示出序列中的数据；如果是不存在的序列， EViews会根据Pool对象的截面成员标识名称建立新的序列对 象。在该对话框中输入完序列名称后单击“OK”按钮，即可 得 到 图 12-3 所 示 的堆积形式 的 数据表 。 点击工 具 栏中的 “Edit+/-”键可对数据进行编辑，用户可用手动方式逐个进 行输入，也可以通过“复制粘帖”方式输入。
资料分析与统计软体-EViews
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輸入資料(方法二)
• 在主選單上File/Import/read Text-Lotus Excel • 填好後，按OK後，EViews 會產生一個尚 未命名 (untitled)的工作檔視窗，此工作檔 將包含兩變數 c 及 resid（第一個小圖示是 係數向量C，另一個是殘差序列RESID）， 所有EViews的工作檔都會含此二變數。
資料分析與統計軟體－EViews
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大綱
• • • • • • • 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.
簡介 基本變數分析 OLS分析 單根檢定(Unit Root) 共整合檢定(Cointegation) 追蹤資料(Panel Data) 固定效果估計(Fixed effects estimation)、 隨機效果估計(Random effects estimation)
i it
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按右鍵
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：主功能表位於標題欄之下。將指標移至主功能表上的某 個專案並用滑鼠左鍵點擊，打開一個下拉式功能表，通 過點擊下拉功能表中的專案，可進行訪問。功能表中黑 色的是可執行的，灰色的是不可執行的無效專案。
4
EViews 的視窗分成幾大部分
• Command Window（命令窗口）
：主功能表下的區域稱作命令視窗。在命令窗口鍵入命令 ，按ENTER 後命令立即執行。此區的指令可以存檔， 從主功能表上選擇File/Save As。
固定效果 v.s. 隨機效果(1/4)
• 固定效果模型又稱為虛擬變數模型（least squared dummy variable model），其特色是 在於可以同時考慮橫斷面及時間序列的資 料，且著重於允許各個變數之間有差異性 的存在，由於可以藉此消除因變數不同所 造成模型共變異數（covariance）的增大， 使估計結果較有效率。
eviews经典讲义 (12)
causalilty检验，直接用方源自进行检验回归。§10.11 标 签
显示对组的描述。可以编辑标签中的任何项，除了Last Update，这一项显示了组最后一次修改的时间。
Name是组在工作文件中显示的名字。可以通过编辑这一 项给组重命名。如果在Display Name区中填入字符，EViews将 用这个名字在组中显示某些图和表。与Name不同，Display Names可以包括空格，保留大小写。有关标签区的讨论以及在 数据库搜索中的使用见第九章。
Granger 在1969年解决了是否是x引起y的问题，主要看现在的y能够在多 大程度上被过去的y解释，然后再加入x的滞后值是否使解释程度提高。如果x 在y的预测中有帮助，那就是说y是由x 的Granger-caused。或者同样的，当与x 相关的系数在统计上显著时也可以这么说。注意我们经常遇到的是相互的因 果关系，x引起y，y又引起x（在Granger意义下）。
相关图（Correlogram）显示组中第一个序列的自相关及偏相 关，有关相关图详见第九章。
10
§10.9 交叉相关
交叉相关（Cross correlation and Correligrams）
显示组中头两个序列的交叉相关。序列X与Y的交叉相关的计算公式如下：
rxy l
cxy l cxx 0 cyy 0
2 钉状图（Spike）和散点图 (Scatter) 在横轴上显示组中的第一个序列， 在纵轴上显示其余的序列，每一个序列为一个单独的图。如果组中有G个序列， 就会显示G-1个散点图。
3 配对组合矩阵（SCATMAT）
显示序列所有可能的配对组合的散点图矩阵，并以矩阵的形式显示。矩 阵式散点图最重要的特征就是：散点以如下方式排列：每一列的点有相同的 水平标度，每一行上的点有相同的数值标度。
计量经济软件eviews使用指导及示例演示(收藏精品)
第一部分 Eviews简介Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。
1、Eviews是什么Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。
使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
Eviews是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。
Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。
目前最新的版本是Eviews4.0。
我们以Eviews3.1版本为例，介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。
虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。
即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。
Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。
可以使用鼠标对标准的Windows 菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。
此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。
在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。
在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
超详细的eviews操作手册
EViews 操作手册目录第一章序论第二章EViews 简介第三章EViews 基础第四章基本数据处理第五章数据操作第六章EViews 数据库第七章序列第八章组第九章应用于序列和组的统计图第十章图、表和文本对象第十一章基本回归模型第十二章其他回归方法第十三章时间序列回归第十四章方程预测第十五章定义和诊断检验第十六章ARCH和GARCH估计第十七章离散和受限因变量模型第十八章对数极大似然估计第十九章系统估计第二十章向量自回归和误差修正模型第一章绪论EViews 为我们提供了基于WINDOWS平台的复杂的数据分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预测。
EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观经济预测、模拟、销售预测及成本分析等领域中有着广泛的应用。
操作手册共分五部分：第一部分：EViews 基础介绍EViews 的基本用法。
另外对基本的Windows 操作系统进行讨论，解释如何使用EViews来管理数据。
第二部分：基本的数据分析描述使用EViews 来完成数据的基本分析及利用EViews 画图和造表来描述数据。
第三部分：基本的单方程分析讨论标准回归分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶最小二乘法、非线性最小二乘法、时间序列分析、方程检验及预测。
第四部分：扩展的单方程分析介绍自回归条件异方差（ARCH）模型、离散和受限因变量模型、和对数极大似然估计。
第五部分：多方程分析描述利用方程组来估计和预测、向量自回归、误差修正模型、状态空间模型、截面数据/ 时间序列数据、及模型求解。
第二章EViews 简介§2.1 什么是EViewsEViews 是在大型计算机的TSP (Time Series Processor)软件包基础上发展起来的新版本，是一组处理时间序列数据的有效工具。
1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功EViews 并投入使用。
Eviews统计学习教程
第8页/共13页
四、Eviews操作
1.POOL对象的建立 2.估计随机效应模型 3.模型形式设定的检验 4.估计固定效应模型
第9页/共13页
研究结论
第10页/共13页
（1）由于市价账面比对资产负债率（D/M）的影响为负向且显著，因 此其代表的因素即财务困境成本对企业的资产负债率呈现显著的负向 影响，因此我们证明了假设一：财务困境成本与企业的资产负债率呈 反比。 （2）固定资产占总资产比重（PPE/A）对资产负债率（D/M）的影响 为正向且显著，因此其代表的因素即企业抵押贷款能力对企业的资产 负债率呈现显著的正向影响，因此我们证明了假设二：企业获得抵押 贷款能力与企业的资产负债率呈正比。 （3）赫芬达尔指数（HHI）系数对资产负债率（D/M）的影响为正向 且显著，因此其代表的因素即行业的集中度对企业的资产负债率呈现 显著的正向影响，因此我们证明了假设三：产业资本集中度的提高， 将对产业内企业的资产负债率产生正向的影响。
二、研究设计
1、研究假说的提出
假说一：财务困境成本与企业的资产负债率呈反比 假说二：企业获得抵押贷款能力与企业的资产负债率呈正比 假说三：产业资本集中度的提高，将对产业内企业的资产负债率产生 正向的 影响
第2页/共13页
2.变量选取
（1）资产负债率（D/M）。作为资本结构的代理变量，是指负债总额与资产总 额的比率，其计算公式为，资产负债率 = 负债总额÷资产总额 × 100% ，其代 表负债总额与资产总额的比例关系。资产负债率反映在总资产中有多大比例是 通过借债来筹资的。 （2）市价账面比（M/B）。其计算公式为：市价账面比=股票市值/企业账面资 产价值，其作为财务困境成本的代理变量。该比例越高，表示企业面临的较高 的财务困境成本。 （3）固定资产占总资产比重（PPE/A）。该变量作为企业抵押贷款能力的代 理变量，在固定资产由于其特性使得其成为良好的贷款抵押品，因而相对于无 形资产收账款等更容易获得信贷。因此该变量可以作为企业抵押贷款能力的代 理变量。 （4）赫芬达尔指数（HHI）。该指数表示行业的集中度。
计量经济学Eviews中用Excel统计分析目录
目录
第6章 参数估计 第7章 假设检验 第8章 均值推断 第9章 方差分析 第10章 回归分析 第11章 时间数列
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前言
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幻灯片
牢记安全之责，善谋安全之策，力务 安全之 实。202 0年12 月21日 星期一1 1时51 分47秒 Monda y, December 21, 2020
创新突破稳定品质，落实管理提高效 率。20. 12.2120 20年12 月21日 星期一 11时51 分47秒 20.12.2 1
谢谢大家！
原始数据 数据计算结果 幻灯片
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原始数据 数据计算结果 幻灯片 案例-传动系统
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原始数据 数据计算结果 幻灯片 案例-质量控制
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原始数据 数据计算结果 幻灯片 案例-高尔夫球
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科学，你是国力的灵魂；同时又是社 会发展 的标志 。下午1 1时51 分47秒 下午11 时51分2 3:51:47 20.12.2 1
每天都是美好的一天，新的一天开启 。20.12. 2120.1 2.2123: 5123:51 :4723:5 1:47De c-20
相信命运，让自己成长，慢慢的长大 。2020 年12月2 1日星 期一11 时51分4 7秒Monday, December 21, 2020
爱情，亲情，友情，让人无法割舍。2 0.12.21 2020年 12月21 日星期 一11时 51分47 秒20.1 2.21
EViews基本操作与数据分析
EViews基本操作与数据分析EViews基本操作与数据分析一、EViews的基本操作与数据处理1、建立工作文件（File/New/Workfile）、数据库（Database）、程序（Program）或文本文件（Text File）。
（1）EViews的界面：菜单栏下面的白色空白区域为命令窗口。
（2）打开空表：Quick/Empty Group。
（3）Workfile的界面：c表示截距序列，resid表示残差序列。
2、输入数据（1）数据分为时间序列数据（Dated-regular Frequency，默认选项）、横界面数据（Unstructured/Undated）和面板数据（Balanced Panel），时间序列的日期间隔符号可以是“:”、“.”或“,”。
Q表示季度，M表示月份，W表示周。
（2）EViews也可以直接打开已有文件（Open/EViews Workfile）、外部数据（Foreign Data）、数据库（Database）、程序（Program）或文本文件（T ext File）。
EViews 5.0可以导入其他的外部数据：File/Open/Foreign Data as Workfile。
（3）调用外部数据：File/Import/……。
先建立工作文件，然后才能调用数据，EViews允许调用3种格式的数据：ASCII、Lotus和Excel工作表。
如果原文件已有序列名称，则只需输入序列个数即可。
3、对象（Object）的操作与处理（1）生成新对象（New Object）：Equation、Graph、Group、Matrix、Series、Table、Text、V AR等。
（2）对象的编辑：剪切（Cut）、复制（Copy）、粘贴（Paste）、删除（Delete）、合并（Merge）和替代（Replace）等。
（3）对象的命名：对象必须以半角字符命名，不能用中文命名，命名不宜太长。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
至少1个协整向量 65.74 (0.2266)
65.74 (0.2266)
注：加“*”表示在5%的显著性水平下拒绝原假设而接受备择假设。
上述检验结果检验的样本区间为1991-2003年，从表10.8和 表10.9的检验结果可以看出，我国29个省市的城镇居民消费和 收入的面板数据之间存在协整关系。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
View/Spreadsheet View：i? m? k?
详细的EVIEWS面板数据分析操作
第二步 分析数据的平稳性（单位根检验） 请点 说明 请点 软件操作 结果 点检验结果1 结果2
详细的EVIEWS面板数据分析操作
分析数据的平稳性（单位根检验）说明 注：所有序列者要检验
原：不稳定（Hadri 除外， Hadri 中 原：稳定）
除此项 外均支 持协整
详细的EVIEWS面板数据分析操作
表10.8 Johansen面板协整检验结果
(选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况)
原假设
支
Fisher联合迹统计量 Fisher联合-max统计
持
(p值)
量(p值)
协Leabharlann 整0个协整向量133.4 (0.0000)*
128.7 (0.0000)*
此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
思路二 若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
详细的EVIEWS面板数据分析操作
思路二 变量之间是同阶单整：协整检验
请点协整检验说明 请点 软件操作 结果判定请点 1 2 3 协整检验通过：
Eviews操作入门输入数据 对数据进行描述统计和画图
Eviews操作入门：输入数据，对数据进行描述统计和画图首先是打开Eviews软件，可以双击桌面上的图标，或者从windows开始菜单中寻找Eviews，打开Eviews后，可以看到下面的窗口如图F1-1。
图F1-1 Eviews窗口关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help，进行自学。
打开Eviews后，第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile，单击File，然后光标放在New上，最后单击Workfile。
如图F1-2图F1-2图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型，如同F1-3。
数据类型分三类截面数据，时间序列数据和面板数据。
图F1-3图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率，见图F1-4。
图F1-4对话框中选择数据的频率：年、半年、季度、月度、周、天（5天一周或7天1周）或日内数据（用integer data）来表示。
对时间序列数据选择一个频率，填写开始日期和结束日期，日期格式：年：1997季度：1997：1月度：1997：01周和日：8：10：1997表示1997年8月10号，美式表达日期法。
8：10：1997表示1997年10月8号，欧式表达日期法。
如何选择欧式和美式日期格式呢？从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion，得到窗口F1-5。
F1-5的右上角可以选择日期格式。
图F1-5假设建立一个月度数据的workfile，填写完后点OK，一个新Workfile就建好了。
见图F1-6。
保存该workfile，单击Eviews窗口的save命令，选择保存位置即可。
图F1-6新建立的workfile之后，第二件事就是输入数据。
数据输入有多种方法。
1)直接输入数据，见F1-7在Eviews窗口下，单击Quick，再单击Empty group(edit series)，直接输数值即可。
注意在该窗口中命令行有一个Edit+/-，可以点一下Edit+/-就可以变成如图所示的空白格，输完数据后，为了避免不小心改变数据，可以再点一下Edit+/-，这时数据就不能被修改了。
【经济】EViews数据统计与分析教程
二、基本对象
1.对象的建立
工作文件（Workfile）是对象的集合，EViews中的所有 信息都存储在对象中，共有17种不同类型的对象，存 储不同类型的信息。
二、基本对象
1.对象的建立
建立新对象可选择主菜单中的“Object” |“New Object”选项或选择工作文件工具栏中的“Object” |“New Object”选项，均可以打开如下图所示的对 话框。
p值衡量的是犯第Ⅰ类错误的概率，即拒绝
x
正确的原假设的概率。p值越大，错误地拒
绝原假设的可能性越大；p值越小，拒绝原
假设时的正确度越大。
本章小结：
• 了解EViews软件的发展历程、操作环境 • 熟悉EViews的界面 • 掌握相关概率统计知识
第2章 EViews工作界面介绍
重点内容： • EViews工作文件的操作 • EViews对象的操作
的估计值。
• θ的估计值是数轴上的一点，用估计值作为真值 的近似值就相当于用一个点来估计θ，因此为点
估计。
五、概率统计知识
点估计要具有的性质
• 无偏性 • 有效性 • 一致性
五、概率统计知识
区间估计
• 区间估计是关于参数和服从已知分布的点估计的 一个函数。
• 令p（g，θ）是所构造的随机变量，给出预定的 置信水平1-α，则可以表述为 Prob（b< p文件中的第二栏为工具栏，包括“View”、“Proc”、 “Object”等具有不同功能的选项。每个选项都有一个 下拉菜单，包含各种操作中所使用的功能。
工具栏
一、工作文件
2.工作文件窗口
新建立的工作文件窗口只包含两个对象，一个是 “ resid”（残差），一个是“ c”（系数向量）， 新建立的这两个对象的取值分别为“0”和“NA”（空 值）。残差（resid）和系数向量（c）前面的符号为该 对象的图标，不同类型的对象均有各自不同的类型图标 。