variance Matrix 回归系数估计值的方差-协方差折线图РCoefficient Text 模型参数的7种检验РResidual Test 模型残差的5种检验РStability test 模型稳定性检验РGradient and Derivatives 梯度与导数РARMA Structure РMake Residual Series 生成估计方程的残差序列РMake Regressor Group 显示方程中所有解释变量和被解释变量的序列组РMake Model 生成方程的估计式РUpdate Coefs from Equation 更新方程的系数向量Р标准回归输出结果Рcoefficient 回归系数Рstd.error标准误差(衡量回归系数的统计可靠性)Рt-stastistic (检验某个系数是否为0)Рprob伴随概率(p值越大,越接受原假设)РR-squared可决系数(被解释变量由解释变量解释的部分)РAdjusted R-squared调整可决系数РS.E. of regression 回归的标准误差(即σ)РSum squared resid残差平方和РLog likelihood 对数似然估计值(用于进行似然比检验等)РDurbin-Watson stat (序列相关性进行检验的统计量)РMean Dependent Var(variable) 被解释变量的均值РS.D. Dependent Var被解释变量的标准差РAkaike info criterion(AIC)赤池信息准则РSchwarz criterion(SC)施瓦茨准则(两个准则均要求增加的解释变量能够减少AIC和SC才在原模型中增加该解释变量)РF-Statistic (检验回归方程的显著性,其原假设是所有系数都为0)РProb(F-Statistic) F统计量的伴随概率
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