1樓：匿名使用者
解答如下，一定要把下面兩種求標準差的公式分清楚，不要亂用。
2樓：慕宸瑤吧登陸了
rss/(n-k) 這是龐皓版教材的計算公式.(根據eviews軟體迴歸結果）
3樓：匿名使用者
s`e of regression的計算方法應該為：√（sum squared resid(rsss)/(n-k-1)）ps:k為解析變數個數
4樓：匿名使用者
s.e.= (∑e^2∕(n-k-1) )^(1/2)
迴歸標準差（s.e. of regression） 10
5樓：隆末客
簡言之，就是ols，ordinary least squares之中的標準誤，
等於rss/(n-k)，即 rss dividend by degree of freedom
rss是指residuals of sum squares,n 指樣本量，即observations
k 指估計的parameters,包括截距！！入引入兩個 explanatory variables, k=3
主要是e-view中縮寫可能看不懂而已。
6樓：晨葉生香
迴歸標準差反映的是各變數值與其平均數的平均差異程度，表明其平均數對各變數值的代表性強弱；公式：各變數值與其平均數的差的平方和然後再求平均數，是方差，方差開平方就是標準差。公式不好打，我就口述了，不知是否表述清楚了，希望能幫到你
7樓：恢恢柳葉
迴歸標準差是在計量經濟學中，為解決經濟問題，將解釋變數和被解釋變數整合建立一個數學模型，然後對其進行迴歸所得到的標準差。迴歸標準差=迴歸方差開根。
8樓：匿名使用者
第一次聽過，等高人來
9樓：沐雪婼非
s.e＝rss／解釋變數個數（不包括截距項）
計量經濟學的s.e of regression怎麼算
10樓：匿名使用者
計算公式為 rss 除以 （n-k）(n為自由變數個數10,k為3) 再開根號。
s.e of regression的計算方法為：√（sum squared resid(rsss)/(n-k-1)），k為解析變數個數。
1）從經濟發展的形態來看，經濟模型分為靜態數理經濟模型和動態數理經濟模型；
2）從經濟的波動形態來看，經濟模型分為隨機經濟模型和確定性經濟模型；
3）從經濟的數學描述形式來看，經濟模型分為線性經濟模型和非線性經濟模型；
4）從經濟模型描述的範圍來看，經濟模型有微觀經濟模型、中觀經濟模型和巨集觀經濟模型。
計量經濟模型至少含有三個主要部分：數理經濟為主體，經濟統計為識別和經濟過程為主線。選擇正確的數理經濟模型是計量經濟模型建立的主體，這也是反映各經濟變數之間所存在的本質關係，具有經濟理論基礎；
經濟統計識別則是計量經濟模型賴於應用的基礎，只有在統計上有顯著意義的模型才可能保證各經濟變數之間的關係是具有統計基礎的；經濟過程描述了經濟體系中解釋變數和被解釋變數之間所存在的統計關係。
11樓：雪山飛燕
s.e of regression 是標準誤。
其計算公式為 rss 除以 （n-k）(n為自由變數個數10,k為3) 再開根號。
s.e of regression的計算方法為：√（sum squared resid(rsss)/(n-k-1)），k為解析變數個數。
12樓：匿名使用者
se = [ssr/(n-k)]^(1/2)假設模型為 y = xb + u 。算出係數 b 之後，帶入模型，求出 u = y - xb。其中 ssr = u'*u 也就是殘差項的平方和（ssr）。
用ssr除以 (n-k) 其中 n 是樣本空間，k是變數數量。
最後，給 ssr/(n-k) 開平方。這個結果就是se
計量經濟學的s.e of regression怎麼算？
13樓：匿名使用者
se of regression 是標準誤。 其計算公式為 rss 除以 （n-k）(n為自由變數個數10，k為3) 再開根號。
rss是殘差平方和即sum squared resid=342.5486
由此可得標準誤為6.9954
14樓：匿名使用者
s`e of regression的計算方法應該為：√（sum squared resid(rsss)/(n-k-1)）
ps:k為解析變數個數 這裡k為2
15樓：泣精斂靈陽
算出係數coefficient,
b算出殘差項e=
y-x*b算出ssr
=e'*e
算出s^2
=e'*e/(n-k)，其中n
是樣本數量,k
是變數數量。
其中s^2開根號
s,就是
s.e.
ofregression
16樓：廖昌溫代秋
如下：假設你的模型是y=
xb+u，假設你的x矩陣是
n*k首先要把係數b，用迴歸的方法算出來。比如ols就是b=(x'*x)^*x'*y.
然後把殘差項算出來，u=
y-xb然後se
ofregression
就等於s^2=
u'*u/(n-k).
迴歸係數的標準誤（s.e）就是它的標準差嗎？另外，迴歸的標準誤（s.e of regression）又是什麼意思？
17樓：匿名使用者
迴歸係數的標準誤差就是它的標準差，統計量的標準差一般叫做標準誤差，迴歸係數的估計其實就是均值估計哦。迴歸的標準誤應該是模型中隨機擾動項（誤差項）的標準差的估計值。它的平方實際上就是隨機擾動項（誤差項）的方差的無偏估計量，它實際上又叫做誤差均方，等於殘差的平方和/（樣本容量-待估引數的個數）。
可以參考一下張曉峒老師的《計量經濟學基礎》，講的很清晰！
計量經濟學中,迴歸標準差怎麼計算
18樓：戀勞
假設你所謂的表中其它資料指的是eviews裡迴歸估計的輸出表
s.e. of regression=[sum of squared residuals/(t-k)]^(1/2)
sum of squared residuals是表中資料
t是觀測數，k是變數數，包括常數項
迴歸標準差反映的是各變數值與其平均數的平均差異程度，表明其平均數對各變數值的代表性強弱；公式：各變數值與其平均數的差的平方和然後再求平均數，是方差，方差開平方就是標準差。
迴歸標準差等於rss/(n-k)，即 rss dividend by degree of freedom
rss是指residuals of sum squares,
n 指樣本量，即observations
k 指估計的parameters,包括截距，引入兩個 explanatory variables, k=3
計量經濟學回歸結果中，s.d dependent var是被解釋變數的標準差，s.e. of regression也就是迴歸標準誤，
19樓：鴿子積年不徙
s.e.of regression是殘差的標準
差，是隨機誤差項u的估計量的標準差；s.d.dependent var是因變數y的樣本標準差，二者不相等。
也就是，u的標準差和y的標準差相等，但是y的樣本標準差與u的估計量標準差不相等。
20樓：
標準差度量了真實值與均值的離差，標準誤度量的是真實值與估計值的離差
21樓：匿名使用者
se of regression ＝ 殘差平方和/(n-k) 再開方
和解釋變數標準差的區別可以看出來了吧
22樓：輕似夢de細如愁
殘差平方和／（n—k—1） 再開方。樓下的錯了
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