Eviews检验小结（精选3篇）
篇1：Eviews检验小结
各种检验总结
1、偏度：①序列的分布是对称的，S值为0；
②正的S值意味着序列分布有长的右拖尾；
③负的S值意味着序列分布有长的左拖尾。
2、峰度：①如果 K 值大于3，分布的凸起程度大于 正态分布；
②如果K值小于3，序列分布相对于正态分布是平坦的。
3、正态性检验：
Q-Q图：看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近, 是的话近似于正态分布。Jarque-Bera 检验：①如果P值很小，则拒绝原假设，X不服从正态分布；
②如果P值大于0.05（0.1）接受原假设, X 服从正态分布。
输入数据
用鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Empty Group”，出现“Group”窗口。
在数据表的第一列中键入y的数据，并将该序列名取为y；在第二、第三列中分别键入x1 和x2的数据，并分别取名为x1和x2。
回归分析
用鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Estimate Equation”，在弹出对话框中键入 y c x1 x2；在 “Estimation Settings” 栏中选 择“Least Squares”（最小二乘法)；点击“OK”，屏幕显示回归分析结果如表3-16所示。
回归检验
1、拟合优度检验：R2 =0.864267说明，回归方程即上述样本需求函数的解释能力为 86.4%，即所有解释变量能对该被解释变量变动的86.4%作出解释。回归方 程的拟合优度较好。
2、回归模型的总体显著性检验：从全部因素的总体影响看，α表示显著性水平(一般取5%，也可取10%根据题目而定)假设在5%显著性水平上，若F检验的P值
小于0.05，说明所有解释变量对被解释变量的共同影响显著。
3、单个回归系数的显著性检验：从单个因素的影响看，在 5%显著性水平上，查看各个解释变量的T检验值若大于2，一般表示该解释变量对被解释变量有显著影响。但是，最主要是看解释变量的P检验值于0.05则表示该解释变量对被解释变量有显著影响。，若P值小
异方差检验：（1）判断
1.图示法——残差的图示检验
通过resid 与 x的散布图判断，图形成喇叭状。或通过resid的平方 与 x的散布图判断。在“Quick”菜单中选“Graph”项，在图形对话框里键入 resid x，可得 resid 与 x的散布图（见图 4-9），resid 与 x 的散布图表明存在异方差。2.怀特检验。
在方程窗口中依次点击：ViewResidual Test Heteroskedasticity Test,多元回归时一般选择有交叉项，（2）异方差的修正（WLS 估计法）。加权重1/x^2。
在 OLS 对话框里键入：y c x，按回车键，然后在方程窗口中点击“EstimateOptions”按钮，并在权数对话框里输入权数 1 / x^2 或者1 / e^2(其中的e是用
中的genr按钮，在弹出的框中输入e=resid)
若obs*R-squared对应的P值小于0.05，拒绝原假设，存在异方差性。例中为0.1691。
自相关检验：
（一）判断 1.残差图
通过resid(-1)和resid（纵轴）的残差图，有明显带状规律。
2.D-W检验 3.偏自相关系数检验
在方程窗口中依次点击：ViewResidual Testcorrelogram-Q-statistic
超出虚线的条块
4.拉格朗日乘数检验（B-G,LM）
在方程窗口中依次点击：ViewResidual TestSerail Correlation LM Test
若obs*R-squared对应的P值小于0.05，拒绝原假设，存在自相关。
（二）修正（广义差分）
DW利用DW统计量求
，再用广义差分法估计模型 ˆ122.杜宾（durbin）两步法 1.Y(1)(XX)()Ytt101tt1tt1
鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Estimate Equation”，在弹出的 OLS 对话框里键入：Yt
Yt1 c XtXt1，按回车键，多重共线性检验
（一）判断
1.相关系数法。R的绝对值大于等于0.8，存在多重共线性。
2.回归后，R平方较大，F检验显著，但有些变量T检验不显著，系数的正负号与理论违背。
（二）修正
1.先用Ctrl键选中所有的解释变量和被解释变量，再右击鼠标，在open中选中as group，在新建的group窗口中点击view / Covarriance Analysis/ correlation
找到和被解释变量相关系数最大的解释变量，做二者的回归估计。
2.若该解释变量有显著影响，再加入和被解释变量相关系数第二大的解释变量做回归分析，若 R平方上升，P值显著则该变量应该加入模型，否则舍去。
篇2：Eviews检验小结
检验报告是检验科发放的最终检验结果，它是按照国家卫生部现行标准，严格执行检验报告的各项规章制度，并满足临床诊疗需求而出具的各项数据性检验说明。检验报告的质量综合反映了检验科的工作质量, 是衡量检验科技术水平和管理水平的重要标志，它直接关系到被检验者的各项利益，也关系到检验科的科学性、公正性及社会信誉。
针对检验报告在临床诊疗当中的重要作用，医院医务部于2012年9月11日至13日对于检验科检验报告的整个操作流程进行全面的监督和检查工作。检查内容如下：
1、是否严格遵守国家卫生行政管理部门的相关规定，制定明确的检验报告时限；
2、评估检验结果的报告时间；
3、检验报告单格式规范、统一，有书写制度；
4、报告单提供中文的检测项目名称，项目名称符合相关规定；
5、检验报告采用国际单位或权威学术机构推荐单位，并提供参考范围；
6、检验报告单包含充分的患者信息，标本类型，标本采集时间、结果报告时间；
7、检验报告单执行双签名；
8、检验者、审核者、核对者是否严格执行“三审”原则。常见检验报告审核常见的问题：
1.对审核工作不重视，责任心不强。有的检验人员对检验报告的审核重要性缺乏认识，进行检验报告审核时，责任心不强，不能认真对待每一份报告，经常是眼睛扫一遍就签字发放检验报告。当工作量非常大，或检验报告需要及时发出时，就容易出现在签发报告时对审核只是匆匆带过，甚至看都不看就签发报告。
2.专业知识和工作经验不足。审核检验报告者需具备丰富的工作经验，技术水平和业务能力都较高，对所审核的检验项目应通晓其检验原理、熟悉操作过程，对相关试验方法标准、仪器操作有一定了解。否则，就有可能不知道发生错误的原因，甚至对发生的错误浑然不觉。因此审核者不仅要有坚实的理论基础和丰富的实践经验，还应经常参加日常工作，能指导检验人员的技术工作，在工作中要注重知识、经验积累和更新。一般来说，检验报告审核工作者，应具备一定工作资历、专业技术职称。
3.审核人员职责不清，重点不分。检验者、审核者、最终核对者无明确分工，只对检验结果作简单、重复的核对，因此，检查出来的只是一些简单的问题。如项目不全、是否在规定时间内完成检验等，而对检验方法、仪器状况是否合理、检验是否满足过程控制要求等直接影响到检验报告的准确性、科学性、公正性的问题却无人关注。检验报告审核的技巧：
1.按顺序审核。检验报告质量三级审核流程，系检验者（一审）、审核（二审）、核对者（三审）的三级审核。首先由检验者依据检验标本的各项规定对标本进行检查和检验，主要负责从收集标本到标本上机进行检验的过程环节，检测人员要按照规定、认真检查标本是否符合检验要求，核对检验信息和检验项目，应按照检验规程有关理论进行处理。然后由审核人员对一审进行审核，负责确定检验报告质量和有关检验报告完成活动符合质量手册的要求，对检验报告格式、内容、结果判定等进行审核。最后由授权签字人核对审查签字，这是三级审核的最后一关，主要负责确定检验报告可靠、合法性，对保证报告的准确性、完整性、有效性和合法性具有至关重要的作用。授权签字人三审合格后，在报告上履行批准签字，填写签发日期。至此，检验报告才能发出。
这里需要注意的是，在审核过程中如发现有错误或遗漏之处, 任何人都不得擅自更改，应退回临床审核，交由临床医护人员更改或补充, 更改合格后方可重新检验。
2.分重点审核。检验报告三级审核属于检验后质量控制关键环节，决定了检验报告是否科学、公正、准确、规范。因此，做好检验报告三级审核对检验科非常重要。
一级审核，重点关注检验者标本是否符合检验要求以及检验各项信息的准确性，审核内容包括： ①待检标本是否符合检验各项规定；②检验者各项信息是否相符；③检验项目确定；④检验仪器是否在控制范围内；⑤检验记录的原始性、完整性和有效性；⑥检测检验数据是否科学、准确；⑦计量单位是否符合要求；⑧检查有无错别字、标点符号、语句等语言和格式是否正确。
二级审核，重点关注检测报告的可靠性，审核内容包括：①标本编号是否和报告编号相对应；②评价检验结果是否在控制范围内，报告的内容是否符合检验项目的实际情况；③有疑问的标本、不合格标本是否按规定进行复检，复检值取舍是否正确；④检验报告内容及格式是否完整规范；⑤检查报告单全部内容是否正确，是否已经签字。
三级审核，重点关注检测报告的科学性、公正性、权威性：①是否实施了报告审核；②检验依据是否充分、引用标准是否准确、现行有效；③检验方法是否合理；④检验报告是否合法，是否满足过程控制要求；⑤对检验报告的质量目标进行评价，必要时组织实验室比对等相关措施以保证试验结果的正确性。⑥不断总结审核经验，探索审核程序和技巧，提高检测报告质量和审核效率，实现检验科质量目标的实现与持续改进。
篇3：Eviews检验小结
综合2010年《中国统计年鉴》提供的数据, 整理得到1987~2009年, 国内生产总值和我国第三产业增加值的信息如下表:
二、协整检验
第一步, 将GDP和第三产业增加值这两个变量取对数, 得到两个新的变量ly, lx。经过检验, 发现这个两个变量的数列经过二阶差分后均成为平稳的, 所以是同阶单整关系, 可以利用它们进行协整检验, 生成变量ly和变量lx的非均衡误差序列。
第二步, 检验非均衡误差序列的单整性。通过生产非均衡误差序列的ADF检验结果表可知, 两变量的非均衡误差序列在1%的显著水平之下达到平稳, 所以两个变量之间存在协整关系, 可以建立这两个变量之间的数学模型。
三、Granger因果关系检验
建立VAR (向量自回归) 模型, 选择最大滞后长度为4, 在运行后的选择标准表中, 按照赤池信息准则 (AIC) 和施瓦茨 (SC) 准则确定p值。通过对照VAR模型滞后期选择标准表可知该模型选择p=3作为滞后期。当滞后期为3时, 两个变量之间的因果关系检验结果如下表所示:
由两个变量的Granger因果关系检验结果可知, 当滞后期为3的时候, lx是引起ly变化的原因 (置信概率小于0.05, 推翻“lx不是引起ly变化的原因”这个假设, 得到“lx是引起ly变化的原因”这个结论) , 即第三产业增加值是影响国内生产总值变化的因素。
四、回归模型的建立与完善
考虑到之前VAR向量自回归模型已经验证, 两个变量之间的相会作用具有p=3的滞后期, 所以建立分布滞后期模型:
但是, 分布滞后期模型直接进行估计会存在自由度损失和多重共线性等问题, 所以将分布滞后期模型变形, 经过尝试, 在模型中加入一个一阶自相关变量和一个二阶自相关变量, 变为:
此时, 拟合结果中所有的解释变量在95%的置信水平下显著。当n=32, k=3时, 取显著水平为0.05, 查表得dL=1.24, dU=1.65, dL=1.24
五、结论及建议
综上可知, 我国第三产业增加值和GDP之间存在直接的因果关系, 第三产业增加值是GDP增长的一个很重要的动因。因此, 我国在强调GDP发展的时候, 不仅要重视提供生产资料的第一产业和进行加工生产的第二产业, 还要重视不进行直接物质生产, 但却直接影响人们生活质量, 国家经济实力的第三产业。
因为第三产业对GDP的影响有一个滞后性, 所以国家在制定政策促进第三产业发展的时候考虑的不仅是短期内的一个影响, 要有长远的战略部署。
参考文献
[1]台冰.人均第三产业增加值和人口城市化水平关系研究.西安交通大学学报, 2007, 27 (2) :24～27
[2]孔姗姗, 李晓琳.我国主要工农产品产量与第三产业增加值关系的分析——基于协整分析和Granger因果关系的实证分析.统计与管理, 2010:55