判断解释变量和被解释变量有无显著影响eviews：
首先要看数据形式。如果是时间序列，则先判定个序列的稳定性，若均为稳定的则可直接建立经典回归模型；若不平稳则差分，若为同阶单整，则做协整检验，若通过，则可建立VEC。如果是截面数据，则要重点考虑多种共线性的问题了。
参数显著性检验
t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。
什么是解释变量，被解释变量和控制变量
变量是变化的量，自变量和因变量都属于变量的范畴，自己变化的量叫自变量，因为别的量而改变的量叫因变量。
Y=aX+b，从解释变量和被解释变量看，Y是被X解释的变量。因此，X是解释变量，Y是被解释变量。从自变量和因变量看，X是自身变量的量，Y是随着X变化而变化的量。因此，X是自变量，Y是因变量。
广义解释
任何一个系统（或模型）都是由各种变量构成的，当我们分析这些系统（或模型）时，可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响，那么选择的这些变量就称为自变量，而被影响的量就被称为因变量。例如：可以分析人体这个系统中，呼吸对于维持生命的影响，那么呼吸就是自变量，而生命维持的状态被认为是因变量。系统和模型可以是一个二元函数这么简单，也可以是整个社会这样庞杂。
以上内容参考：百度百科-自变量
解释变量与控制变量都是自变量，为了突出研究的问题进行了区分。
解释变量是指着重研究的自变量，是研究者重点考查对因变量有何影响的变量。
而控制变量是指与特定研究目标无关的非研究变量，即除了研究者重点研究的解释变量和需要测定的因变量之外的变量，是研究者不想研究，但会影响研究结果的，需要加以考虑的变量。
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