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为兴趣而生，贴吧更懂你。或请问一下计量经济学里面的拉姆齐检验的具体过程和用法?（急）万分感谢
你说的是拉姆齐的RESET检验吧,这是一个一般性设定误差检验,下面我说一下这种检验的简单情形.RESET的操作步骤如下：从你所选的模型中得到Y的估计值“Y帽”将某种形式的“Y帽”作为增补的回归元引入,重做之前的回归方程.至于引入的“Y帽”具体形式是2次方、3次方还是什么其他的,你可以根据残差的图形进行一个相应的推断.那么得自新回归方程的R方记做”R方new&,得自原来回归方程的R方记做“R方old”,然后构造一个F统计量,F=[（R方new-R方old）/新回归元的个数]/[(1-R方new)/(n-新模型中的参数个数)]如果所计算的F,比如说在5%水平上是显著的,我们就接受最初始的模型被误设的假定.这个在eviews里就可以做.
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reset检验，在哪里进行操作啊？如何是否有判断遗漏变量啊？真心求助！！！求解答！！！！
载入中......
小桥流水人家
建议进行设定误差检验采用eviews软件来实现
RESET检验法在多元回归模型中，添加显著解释变量的二次项，可以表现出函数的形式（如抛物线形式等），但是这样使用了大量的自由度，此外，添加二次项还不能得到某些被忽略的特定非线性关系；因此，RESET在回归模型方程中添加了OLS拟合值的多项式，以考察函数形式设误的一般形式。实施RESET，需要在一个扩大回归中包括多个拟合值的函数，在大多数应用研究中，都表明平方项和三次项很有用。这种检验思路与检验异方差的White检验类似。原估计的拟合值的函数现在作为解释变量出现，在检验中，对估计参数不感兴趣，只是利用扩大后的回归方程来检验原模型中是否遗漏掉了重要的非线性关系；原假设即是：拟合估计值的二次项、三次项前面的参数等于0的F统计量；显著的F统计量表明存在某种函数形式的问题。在大样本情况下，F统计量的分布在原假设和高斯-马尔科夫假定下渐近服从F（2，n-k-3）分布；RESET统计量即F统计值。
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