计量经济学的S.E of regression肿么算?

哟，计量经济学中的S.E of regression计算呀。这得从残差的概念开始理解。在回归分析中，我们通过数据得到一个回归模型，然后用这个模型去预测每个观测值对应的结果。实际观测值与预测值之间的差值就是残差。我们要计算S.E of regression，就是要综合考虑这些残差的情况。先把每个残差都求平方，然后把这些平方值加起来得到一个总和。接着，考虑样本量n和模型中的变量个数（假设为p个，包含截距项），计算方式是对残差平方和除以(n - p)，最后再取平方根。例如，我们有一组关于房价和面积、房龄等因素的回归数据，通过计算S.E of regression，可以知道这个回归模型在预测房价时平均的误差大小，从而评估模型的准确性。

嗯，S.E of regression的计算是计量经济学里比较基础但很重要的部分。首先得从回归模型的残差入手。我们先拟合一个回归方程，比如简单线性回归y = a + bx + e（这里e就是残差）。对于每个数据点，计算出它的残差。然后把所有残差的平方加起来。假设这个和为S。如果我们有n个样本数据，模型中有k个自变量（不包括常数项），那么S.E of regression就等于sqrt(S / (n - k - 1))。这一计算过程实际上反映了模型对数据的整体拟合偏差情况。如果这个值很大，就说明模型可能没有很好地捕捉到数据的规律，可能需要进一步调整模型，比如增加自变量或者改变模型的形式等。

SE of regression 是标准误，其计算公式为RSS除以（n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.
RSS是残差平方和即Sum squared resid=342.5486
由此内可得标准容误为6.9954
例如：
R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810
Adjusted R-squared S.D. dependent var 3.694984
S.E. of regression Akaike info criterion 4.505098
Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576
Log likelihood -45.30353 F-statistic
Durbin-Watson stat 0.858742 Prob(
扩展资料：
对数据标准化，即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差，计算得到的回归方程称为标准化回归方程，相应得回归系数为标准化回归系数。
比如说，虽然我们不能绝对地说出教育和年资在决定收入上那一个一定是重要的，但如大家的教育程度比较相似，那么在收入的决定上，工作年数就是决定因素；反之，如果工作年数没有太大区别，那么教育就成为了重要原因。这里的重要性是相对的，是根据不同情况而改变的。
参考资料来源：百度百科-标准回归系数

嗨，关于计量经济学里S.E of regression的计算。首先，我们在建立回归模型后，比如多元线性回归模型Y = β0+β1X1 + β2X2+...+βkXk + ε。要先求出每个观测点的残差，残差ei = Yi - (β0+β1X1i + β2X2i+...+βkXki)。然后将所有残差进行平方，得到ei?。把所有的ei?加总起来得到∑ei?。如果样本容量是n，这里模型有k + 1个参数（包括截距β0）。那么S.E of regression就等于sqrt(∑ei? / (n - (k + 1)))。这个计算结果能够帮助我们了解模型的拟合效果，数值越小，说明模型对数据的拟合程度越高，观测值越接近模型预测值，在比较不同的回归模型时，这也是一个重要的参考指标。