大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下eviews回归结果应该怎样详细分析啊y=的问题，以及和回归分析prob过大解决办法的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
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回归表怎么看eviews
1.打开Eviews软件，新建一个工作文件。
2.将需要进行回归分析的数据导入到工作文件中。
3.在工作文件中，找到“Quick”菜单栏，选择“EstimateEquation”选项。
4.在“Estimation”窗口中，选择想要回归的自变量和因变量，并设置回归模型及其参数（如常数项等）。
5.在“Options”选项卡中，可以选择进行样本外预测、异方差性处理、多重共线性诊断、残差分析等。
6.点击“OK”按钮，进行回归分析，并得到回归结果和相应的统计分析信息。
7.在结果窗口中，可以查看回归系数、标准误、t值、p值、R方等关键信息，以及统计图表和回归诊断结果。
8.对于需要进一步优化模型的用户，可在模型信息中的诊断结果中查找线性关系是否显著、数据是否符合正态分布以及是否存在异方差性等问题，针对这些问题建议使用带有修改的多元回归模型进行优化。
以上是简单的eviews回归分析流程，具体步骤根据实际情况可能会有所不同。
怎么从eviews回归分析结果中看出有没有显著影响
1、参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。
2、标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值（prob)都小于5%水平，说明系数是显著的。R方是表示回归的拟合程度，越接近1说明拟合得越完美。调整的R方是随着变量的增加，对增加的变量进行的“惩罚”。D-W值是衡量回归残差是否序列自相关，如果严重偏离2，则认为存在序列相关问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验，越大越显著。eviews线性回归分析结果解读算样本回归函数
参数显著性检验t检验对应的prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看r方，越接近1，拟合优度越高；f的p值，小于0.05的话模型才显著，dw用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关，结合我说的，你一个个去对照吧
eviews回归结果应该怎样详细分析啊y=
eviews回归分析结果看法如下：
1.参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；
2.F的P值，小于0.05模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关，结合所述，可以一个个对照分析。
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