樣本標準差=方差的算術平方根=s=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+.(xn-x)^2)/(n-1)）

總體標準差=σ=sqrt(((x1-x)^2+(x2-x)^2+.(xn-x)^2)/n）

由於方差是資料的平方，與檢測值本身相差太大，人們難以直觀的衡量，所以常用方差開根號換算回來這就是我們要說的標準差（SD）。

估計值的顯著性機率值（prob）都小於5%水平，說明係數是顯著的。

R方是表示迴歸的擬合程度，越接近1說明擬合得越完美。

調整的R方是隨著變數的增加，對增加的變數進行的“懲罰”。

D-W值是衡量回歸殘差是否序列自相關，如果嚴重偏離2，則認為存在序列相關問題。

看f值和p值，當p值小於0.05，就有顯著差異

if確實是一個變數一個vif，但如果沒有其它變數，vif又怎麼計算，它和其它變數是有關的。 個人研究了eviews計算vif的方法 比如一個數據有因變數y，自變數x1,x2 我們通常計算的是x1,x2的vif值 以計算x1的vif值為例 做迴歸方程ls x1 c x2回車後得到一個迴歸估計結果 點選關閉，在對話方塊點name重新命名為eqjzz 在物件視窗開啟eqjzz，在命令輸入scalar vifjzz=1/(1-eqjzz.@R2) 回車 在物件視窗生成一個vifjzz，雙擊是打不開的，但在左下角出有一個數值，這就是x1的vif值 計算x2的vif值只要把迴歸方程換成這樣ls x2 c x1就行了，其它的和前面一樣當然方程的命名不能一樣。