格兰杰因果检验10%的显著水平

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

一般带一个星号的是水平0.05,两个星号的是0.01,没有星号的不显著

ADF检验,单个变量打开点窗口的view-unitroottext.协整检验,将同阶单整的变量group打开,quick-estimateequation,输入被解释变量,c,确定,再点proc-ma

TC与te之间不存在因果关系te与pt之间滞后1期PT是te的格兰杰原因

以第一组结果为例原假设L2不是L1的格兰杰因时间上的先导性有效观察样本128组F检验的统计值是2.96显著值.0877也就是说10%的显著水平上你可以拒绝原假设即L2是L1的格兰杰因但是在5%的显著水

在5%的显著水平下1、0.0016和0.0011都小于0.05,都拒绝原假设,即GCF是引起GDP变化的原因,GDP也是引起GCF变化的原因2、0.0019小于0.05,拒绝原假设,GP是引起GDP变

你说的是统计学中的假设检验问题.假设检验中,一般会先建立原假设,然后构造统计量,基于你的样本计算统计量,从而知道你的统计量发生的概率,一般而言概率大于0.05（显著性水平,拒真概率）的时候,一般接受假

ADF检验,单个变量打开点窗口的view-unitroottext.协整检验,将同阶单整的变量group打开,quick-estimateequation,输入被解释变量,c,确定,再点proc-ma

显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释.1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的,假若在一次试验中事件事实上发生了.那只能认为事件不是来自我们假设的总体,也就是认为我们对总体所做的

就说明你的交互作用可能有A1B1,A1B2,A1B3,A2B1.这几种处理水平结合引起的!这个没有什么的!你就需要探究这几种处理结合的差异.是不是有其他潜变量的影响.

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

在0.18283以上的显著性水平下,DLGF是DLGS的格兰杰原因,这个基本上算是没通过检验吧DLGS引起DLGF的方向0.9几,更是完全没通过检验Probability那列越小越好,小于0.1你就可

平稳性检验就是单位根检验先来看一下序列X是否平稳NullHypothesis:XhasaunitrootExogenous:NoneLagLength:0(Automaticbased

可以用多因素方差分析,设置不饱和模型,将因素之间的交互作用不考虑,单独分析各个因素对观测变量的显著性在Analyze——GeneralLinearModel——Univate

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果

取0.05就是置信度为95%,取0.01置信度就是99%.具体选哪个就看得到的结果了,如有大部分都得P值都非常小,那就取0.01了,要是P值都很大,那就取0.05好了.一般情况下,0.05就可以,当然

检验的显著性水平是(B）显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的

不用几率直接对变化值的比例做检测

这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验；若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会

Johansentest的teststatistics和t-test的计算方法完全不一样.他的teststatistics是用trace和eigenvalue来计算的.具体计算过程有点繁琐,我就不给你