这是根据样本模型误差项拟合出来的分布，当然和样本有关。其自由度是根据拟合出来的误差的分布形态来确定的，正常的思维是给定t分布的自由度，可以确定其分布密度曲线，而这里恰恰相反，是根据拟合出来的密度曲线（分布形态）确定自由度。在EViews中这个自由度是可以给出来的，容易让人迷惑的是，这里自由度很多情况下是小数，和通常所见到的自由度是正整数有出入。其实在分布形态中自由度可以是小数，这个不难理解：举例来说，自由度为1的t分布和自由度为2的t分布密度曲线必有差异，可以在两条曲线之间再找一条t分布的密度曲线，该分部的自由度可能就是小数了。
希望对你有帮助。

我想请教下哦 那么那个t分布的自由度估计值得说明项里面对该项的标签说明是 inverse of t DF ，这是什么意思啊？

学习

可以默认啊，然后他会自己估算出来一个自由度

您的回答解决了我很长时间的疑惑 太感谢了