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论坛 计量经济学与统计论坛 五区 计量经济学与统计软件 Gauss专版
1762 2
2011-04-04
{ vnam,m,b,stb,vc,stderr,sigma,cx,rsq,resid,dwstat } =OLS(0,y,x)

输出结果的解释:
           b          Dx1 vector, the least squares estimates of parameters.
           stderr     Dx1 vector, the standard errors of the estimated  parameters.
请问一下b是不是拟合出来的y值?
      stderr是不是b的标准误?如果是的话stderr应该是一个数啊?为什么是一个向量?还是stderr是y的实验值与估计值在某个x下的标准误啊?
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2011-4-4 22:50:17
rndseed 22222;
x = rndn(100,5);
y = rndu(100,1);

output file = ols_output.txt reset;

{vnam,m,b,stb,vc,stderr,sigma,cx,rsq,resid,dwstat } =OLS(0,y,x);

output off;

print;
print "Results of this run stored in ols_output.txt file";
print "The file will be found in your working directory";

运行结果
Valid cases:                   100      Dependent variable:                   Y
Missing cases:                   0      Deletion method:                   None
Total SS:                    8.933      Degrees of freedom:                  94
R-squared:                   0.056      Rbar-squared:                     0.006
Residual SS:                 8.430      Std error of est:                 0.299
F(5,94):                     1.121      Probability of F:                 0.355

                         Standard                 Prob   Standardized  Cor with
Variable     Estimate      Error      t-value     >|t|     Estimate    Dep Var
-------------------------------------------------------------------------------
CONSTANT     0.547568    0.030380   18.023696     0.000       ---         ---  
X1          -0.003320    0.026306   -0.126226     0.900   -0.012713    0.003518
X2           0.009618    0.031366    0.306628     0.760    0.031012    0.024476
X3           0.080912    0.037479    2.158841     0.033    0.219586    0.218314
X4          -0.022899    0.029318   -0.781073     0.437   -0.080386   -0.085410
X5          -0.003979    0.033101   -0.120209     0.905   -0.012472   -0.060514

Results of this run stored in ols_output.txt file
The file will be found in your working directory
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2011-4-4 23:07:49
楼主现在需要学习的不是Gauss程序,而是基础的数量经济学理论......
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