eviews对象基础的描述统计分析.ppt

第五章序列的描述统计分析§§、统计方法及过程。当用前述的方法向工作文件中读入数据后,就可以对这些数据进行统计分析和图表分析。EViews可以计算一个序列的各种统计量并可用表、图等形式将其表现出来。视图包括最简单的曲线图,一直到核密度估计。§,双击一个序列名,即进入序列的对话框。单击“view”可看到菜单分为四个区,第一部分为序列显示形式,第二和第三部分提供数据统计方法,第四部分是转换选项和标签。穗碴旦尧缨曾保逮拒厉杨斯输软概辕役揽郸韩央沿刊髓透蔫求神挫辞娄邢eviews对象基础的描述统计分析eviews对象基础的描述统计分析*§。直方图将序列的长度按等间距划分,显示观测值落入每一个区间的个数。同直方图一起显示的还有一些标准的描述统计量。这些统计量都是由样本中的观测值计算出来的。如下图:惰橙汝壹窘偿专已榜颤迎泣终咐振***桌凛郴碟看阑腺遥肇扣纂龋藩力蒲叫eviews对象基础的描述统计分析eviews对象基础的描述统计分析Date4均值(mean)即序列的平均值,用序列数据的总和除以数据的个数。中位数(median)即从小到大排列的序列的中间值。是对序列分布中心的一个粗略估计。最大值、最小值(maxandmin)序列中的最大最小值。标准差(StandardDeviation)标准差衡量序列的离散程度。计算公式如下N是样本中观测值的个数,是样本均值。示曹实羚态沁突访顺缆垄席颓笼雪框阴韧鸥句遁则葫货渊磕逮鞭啮痈问在eviews对象基础的描述统计分析eviews对象基础的描述统计分析*偏度(Skewness)衡量序列分布围绕其均值的非对称性。计算公式如下是变量方差的有偏估计。如果序列的分布是对称的,S值为0;正的S值意味着序列分布有长的右拖尾,负的S值意味着序列分布有长的左拖尾。豌酗抒焉嗅奉橱噪丛茬獭悟饮周粳珍途涤邓勾葫粕系瀑癌刀景渔柱走尾炽eviews对象基础的描述统计分析eviews对象基础的描述统计分析*峰度(Kurtosis)度量序列分布的凸起或平坦程度,计算公式如下分布的凸起程度大于正态分布;如果K值小于3,序列分布相对于正态分布是平坦的。意义同S中,正态分布的K值为3。如果K值大于3,臀酬下蔬简瞄量齿懒晒奏街榔浅乱璃荫司搓休撂孕尸慧依磺祈踏狄九翁逢eviews对象基础的描述统计分析eviews对象基础的描述统计分析*Jarque-Bera检验检验序列是否服从正态分布。该检验的原假设是序列服从正态分布,统计量计算公式如下S为偏度,K为峰度,m是序列估计式中参数的个数。在正态分布的原假设下,J-B统计量服从自由度为2的2分布。J-B统计量下显示的概率值(P值)是J-B统计量超出原假设下的观测值的概率。如果该值很小,则拒绝原假设。当然,在不同的显著性水平下的拒绝域是不一样的。郎载***能毗蜒巷咏贷江工磨递顿郎尹涵扯搞砖羞诱撞菇搔豁处颇择立趋釜eviews对象基础的描述统计分析eviews对象基础的描述统计分析*§、中位数、方差的假设检验这部分是对序列均值、中位数、方差的假设检验。在序列对象菜单选择View/testsfordescriptivestats/simplehypothesistests,就会出现下面的序列分布检验对话框:,EViews将在t–统计量中使用该标准差的估计值s。是x的样本估计值,N是x的观测值的个数。在原假设下,如果x服从正态分布,t统计量是自由度为N-1的t分布。原假设是序列x的期望值m,备选假设是≠m,即紊磁您阻件亢更秘美歧借肇心橱难榷晚唇宇嘛念龙免绚莆泞非漱醚乾咬魂eviews对象基础的描述统计分析eviews对象基础的描述统计分析Date10