统计计量误差(统计计量误差主要来源于)
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回归系数注意回归系数的正负要符合理论和实际。截距项回归系数是否通过T检验没有实际的经济意义。
回归系数的标准差误差越大，回归系数的估计值越不可靠，这可以通过T值的计算公式得知(自测)。
t值测试回归系数是否等于特定值。在回归方程中，这个具体值为0，所以T值=回归系数/回归系数的标准差。所以T值的正负要和回归系数的正负一致。回归系数的标准差越大，T值越小，回归系数的估计值越不可靠，越接近0。，回归系数的绝对值越大，t值的绝对值也越大。
P值P值是理论T值超过样本T值的概率，要与显著性水平进行比较。表示在原假设成立的前提下，理论T值超过样本T值的概率。当P值值时，这个结果实际出现的概率小于原假设成立前提下的概率，但它发生了，所以原假设被否决。
R平方都知道R平方系数表示解释变量对被解释变量的解释贡献，其本质是看(y tip -y average)和(y=y average)之间的一致程度。y是y的估计值，y是y的总体均值。
调整后的可确定系数是由自由度校正的可确定系数。从计算公式可以看出，调整后的可确定系数小于可确定系数，可确定系数可能为负，说明模型极不可靠。
回归残差的标准差OLS的本质是最小化均方误差，但OLS和这个的区别在于它没有经过自由度修正。
对数似然估计函数值，了解最大似然估计法。最大似然估计法虽然没有OLS那样广泛使用，但它是一种理论性质更强的点估计方法。最大似然估计的出发点是已知观察现象的分布，但不知道其参数。最大似然法采用观测值(样本)的最高概率(离散分布用概率聚集函数表示，连续分布用概率密度函数表示)。因为样本中所有的样本点都要出现，假设抽样是随机的，每个样本点都是独立同分布的，所以最终的总概率是以概率聚集函数的形式或者是概率密度函数的连续相乘的形式出现的，称为似然函数。为了获得最大概率，最大似然函数可以通过对未知参数取似然函数的导数并使导数等于0来获得。一般为了简化函数处理的过程，将似然函数进行对数化，这样最终的最大似然函数称为对数最大似然函数)来估计分布的参数，从而提供了一种估计表征一个分布的一组参数的方法。
，了解对数似然估计函数值。，对数似然估计函数值是负值，实际值(不是绝对值)越大越好。第一，基本推理。对于似然函数，如果是离散分布，最终值直接就是概率，取值范围为0-1，对数化后的值为负；如果是连续变量，由于概率密度函数值域不限于0-1，最终的似然函数值不是概率而是概率密度函数值，所以对数化后的正值或负值是不确定的。第二，解释Eviews的计算公式。公式的值取决于残差平方和(和样本大小)。只有当残差平方和与样本量的比值非常小时，括号中的值才可能是负值，t
检验值DW统计量用于检验序列的自相关性，公式是度量残差序列与残差的滞后一级序列的差异。经过推导，可以得到DW值与它们之间的相关系数之间的方程关系，很容易判断。DW值的范围是0-4。当DW值很小时(约为1)，表明序列可能具有正自相关。当DW值较大(约为3)时，表明序列可能存在负自相关；当DW值在2左右(大致在1.5-2.5之间)时，说明序列没有自相关；其余的值区间表明不可能确定序列是否具有自相关性。，DW的具体临界值需要根据样本量和解释变量个数查表确定。
DW值不是一个很合适的检验方法，因为它有苛刻的假设解释变量是非随机的；随机项是一阶自回归形式；解释变量不能包含滞后的被解释变量；拦截项目是必需的；数据中没有缺失值。，可以用DW-h检验来检验含有延迟解释变量作为解释变量的序列是否存在自相关。h统计量与滞后解释变量的回归系数方差呈正相关，其影响可以消除。
被解释变量的样本均值是被解释变量的样本均值。
解释变量的样本标准误差(标准差相关变量)
红池信息标准(AIC)，AIC AIC SC，在确定时间序列分析过程中的滞后顺序是非常重要的。，越小越好。
一般理解根据AIC的计算公式(-2L/N 2k/N，L为对数似然估计函数值，K为滞后阶数，N为样本量)，可以知道当滞后阶数较小时，2k/N较小，但由于模型的模拟效果会较差，L(负值)会较小，加上负号后会变大，所以最终的AIC可能会较大；当滞后阶数较大时，模型的模拟效果会更好，所以L(负值)会更大，加上负号后会变小，但2k/N太大(失去自由的代价)，所以最终的AIC也可能更大。，AIC越小意味着滞后阶数越合适。
施瓦茨信息准则(SC)与AIC没有本质区别，只是增加了样本量的对数值，以修正失去自由度的代价。
F-统计量(F-statistics)F-统计量从整体上考虑所有解释变量的显著性，所以通过f检验并不意味着每个解释变量的T值都通过了检验。，对于一元线性回归，T检验和f检验是等价的。
prob (f-statistics) f统计量的p值，所有的p值都具有相同的实质意义。
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