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1、回来结果的理解分数说明：1、回来系数(effident)留意回来系数的正负要符合理论和实际。截距项的回来系数无论是否通过T检胶都没有实际的经济意义。2、回来系数的标灌误差(Std-Error)标准误差越大，回来系数的估计值越不行靠，这可以通过T值的计算公式可知3、T检倒K(t-Statistic)T值检验回来系数是否等于某一特定值，在回来方程中这一特定值为0,因此T值=回来系数/回来系数的标准误差，因此T值的正负应当与回来系数的正负一样，回来系数的标准误差越大，T值越小，回来系数的估计值越不行靠，越接近于0。另外，回来系数的肯定值越大，T值的肯定值越大。4、P值(Prob)P值为理论T值超越样
2、本T值的概率，应当联系显著性水平相比，Q表示原假设成立的前提下，理论T值超过样本T值的概率，当PfgDW检睑值DW统计量用于检验序列的自相关，公式就是测度残差序列与残差的滞后一期序列之间的差异大小，经过推导可以得出DW值与两者相关系数的等式关系，因而很简单推断。DW值的取值区间为0-4,当DW值很小时（大致Vl）表明序列可能存在正日相关；当DW值很大时（大致3）表明序列可能存在负自相关；当DW值在2旁边时（大致在1.5到2.5之间）表明序列无自相关；其余的取值区间表明无法确定序列是否存在自相关。当然，DW详细的临界值还须要依据样本容量和说明变量的个数通过查表来确定。DW值并不是一个很适用的检验
3、手段，因为它存在苛刻的假设条件：说明变盘为非随机的；随机扰动项为一阶自回来形式；说明变砧不能包含滞后的被说明变量；必需方截距项；数据无缺失值。当然，可以通过DW-h检验来检验包含滞后被说明变依作为说明变依的序列是否存在自相关。h统计收与滞后被说明变讨的回来系数的方差呈正相关关系，可以消退其影响。11祓说明变量的样本均值（MeanDependentVar）12、被说明变的样本标本误差（S.D.DependentVar）上面两个望文即可生义。13、赤浦信息准则（AIC）AIC和SC在时间序列分析过程中的滞后阶数确定过程中特别重要，一般是越小越好。一般理解：依据AlC的计算公式（-2*1.N+2*k
4、N,1.为对数似然估计函数值，k为滞后阶数，N为样本容及）可知：当滞后阶数小时，2*kN小，但因为模型的模拟效果会比较差所以1.（负值）会比较小，加上负号之后则变得较大，因此最终的AlC有可能较大；当滞后阶数大时，模型的模拟效果会比较好所以1.（负值）会比较大，加上负号之后则变得较小，但是2*kN过大（损失自由度的代价），因此最终的AlC也有可能较大。综上，AIC较小意味着滞后阶数较为合适。14、林瓦茨信息准则（SC）与AIC没有任何本质区分，只是加入样本容量的对数值以修正损失自由度的代价.15F统计量（F-Statistic）F统计底考猿的是全部说明变量整体的显著性，所以F检验通过并不代表每个说明变量的t值都通过检验。当然，对于一元线性回来，T检验与F检验是等价的。16prob(F-statistic)F统计量的P值，切的P值都是同样的实质意义。
