一元线性回归模型的实验
实验一
实验内容：一元线性回归模型的建立、估计、检验和预测。
实验要求：通过本次实验，初步掌握建立一元线性回归模型以及模型的估计、检验和预测的一般方法。
实验数据：表2.6.1和表2.6.3
实验步骤：
第一步：创建工作文件
主菜单file →new →workfile →输入初始日期→结束日期
第二步：输入和编辑数据
首先，在主窗口命令行中输入：data X Y 按enter键运行
其次，打开X和Y序列窗口，输入数据
第三步:做散点图
Quick →Graph →弹出对话框→输入解释变量的序列名（X）→空格键→输入被解释变量的序列名（Y）→OK →下拉菜单（Scatter Diagram 或line graph）
注：Scatter Diagram 图形为空心圆点；line graph图形为线条第四步：用OLS进行一元线性回归模型估计
方法1：Quick →Estimate Equation →弹出对话框→被解释变量（Y）→空格键→常数项（C）→空格键→解释变量（X）→弹出估计结果
方法2：主窗口输入命令：ls Y c X
课后：如何求数量的均值和方差
在命令窗口点Quick →Group statistic →Descriptive Statistics →Common Sample →输入数列的符号→OK
一元线性回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班制度中的应用 院（系）： 专业班级： 学号姓名： 指导老师： 成绩： 完成时间：
一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想和操作，可以读懂分析结果，并写出回归程，对回归程进行差分析、显著性检验等的各种统计检验二、实验环境 SPSS21.0 windows10.0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经10时间，收集了每加班数据和签发的新保单数目，x为每签发的新保单数目，y为每加班时间（小时），数据如表所示 y 3.5 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 4.5 1.5 3.0 5.0 1.画散点图。 2.x与y之间大致呈线性关系？ 3.用最小二乘法估计求出回归程。 4.求出回归标准误差σ∧。 5.给出0β∧与1β∧的置信度95%的区间估计。 6.计算x与y的决定系数。 7.对回归程作差分析。 8.作回归系数1β∧的显著性检验。 9.作回归系数的显著性检验。 10.对回归程做残差图并作相应的分析。 x=，需要的加班时间是多少？ 11.该公司预测下一签发新保单01000
12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 E y的置信度为95%的区间估计。 13.给出()0 四、实验过程及分析 1.画散点图 如图是以每加班时间为纵坐标，每签发的新保单为横坐标绘制的散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线的两侧，说明x和y之间线性关系良好。 2.最小二乘估计求回归程
用SPSS 求得回归程的系数01,ββ分别为0.118,0.004，故我们可以写出其回归程如下： 0.1180.004y x =+ 3.求回归标准误差σ∧ ANOVA a 模型 平和 自由度 均 F 显著性 1 回归 16.682 1 16.682 72.396 .000b 残差 1.843 8 .230 总计 18.525 9 a. 因变量：y b. 预测变量：(常量), x 由差分析表可以得到回归标准误差：SSE=1.843 故回归标准误差： 2= 2SSE n σ∧-，2σ∧=0.48。 4.给出回归系数的置信度为95%的置信区间估计。
《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解
《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解
《计量经济学》实验报告一元线性回归模型 一、实验内容 （一）eviews 基本操作 （二）1、利用EViews 软件进行如下操作：（1）EViews 软件的启动 （2）数据的输入、编辑 （3）图形分析与描述统计分析 （4）数据文件的存贮、调用 2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型 中国国民收入与居民消费水平:表1 年份 X （GDP ） Y（社会消 费品总量） 2000 99776.3 39105.7 2001 110270. 4 43055.4 2002 121002. 0 48135.9 2003 136564. 6 52516.3 2004 160714. 4 59501.0 2005 185895.68352.6
8 2006 217656. 6 79145.2 2007 268019. 4 93571.6 2008 316751. 7 114830.1 2009 345629. 2 132678.4 2010 408903. 0 156998.4 2011 484123. 5 183918.6 2012 534123. 210307.0 2013 588018. 8 242842.8 2014 635910. 271896.1 数据来源： https://www.360docs.net/doc/0219483781.html,
二、实验目的 1.掌握eviews的基本操作。 2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性 回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。
三、实验步骤（简要写明实验步骤） 1、数据的输入、编辑 2、图形分析与描述统计分析 3、数据文件的存贮、调用 4、一元线性回归的过程 点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得
一元线性回归实验报告
实验一一元线性回归 一实验目的：掌握一元线性回归的估计与应用，熟悉EViews的基本操作。 二实验要求：应用教材P61第12题做一元线性回归分析并做预测。 三实验原理：普通最小二乘法。 四预备知识：最小二乘法的原理、t检验、拟合优度检验、点预测和区间预测。五实验内容： 第2章练习12 下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。 单位：亿元 (1)作出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义； (2)对所建立的回归方程进行检验； (3)若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值及预测区间。 六实验步骤 1.建立工作文件并录入数据： (1)双击桌面快速启动图标，启动Microsoft Office Excel, 如图1，将题目的数据输入到excel表格中并保存。 (2)双击桌面快速启动图标，启动EViews6程序。 (3)点击File/New/ Workfile…，弹出Workfile Create对话框。在Workfile
Create对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructured/Undated 选项，在右侧Data Range中填入样本个数31.在右下方输入Workfile的名称P53.如图2所示。 图 1 图 2 (4)下面录入数据，点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel...选中第(1)步保存的excel表格，弹出Excel Spreadsheet Import对话框，在Upper-left data cell栏输入数据的起始单元格B2，在Excel 5+sheet name栏中输入数据所在的工作表sheet1，在Names for series or Number if named in file栏中输入变量名Y GDP，如图3所示，点击OK，得到如图4所示界面。 图 3 图 4 (5)按住Ctrl键同时选中Workfile界面的gdp表跟y表，点击鼠标右键选Open/as Group得到完整表格如图5，并点击Group表格上菜单命令Name，在弹出的对话框中命名为group01.
实验 一元线性回归分析
实验 一元线性回归分析 一、 问题 考察温度对产量的影响，测得下列10组数据： 二、要求 （1）试画出这10对观测值的散点图。 （2）求Y 和X 的相关系数，并判断X 、Y 是否存在线性相关性。 （3）用最小二乘法求出Y 对x 的线性回归方程。 （4）求出回归的标准误差 与回归拟合系数2 R . （5）对回归方程做显著性检验。 （6）画出回归残差图并做相应分析。 （7）若温度为62C ，则产量为多少，并给出置信水平为95％的预测区间。 三、目的和意义 学会使用R 软件来做回归分析问题。 四、实验步骤 1. 绘制x 与y 的散点图，初步确定回归方程，输入下列程序： > X<- matrix(c(20,13.2,25,15.1,30,16.4,35,17.1,40,17.9,45,18.7,50,19.6,55,21.2,60,22.5,65,24.3),ncol=2,byrow=T,dimnames=list(1:10,c("x","y"))) > forbes<-as.data.frame(X)
> plot(forbes$x,forbes$y) 图表 1 从窗口中可以观察到，x与y大致成线性关系，假设其为; 2.做回归分析，输入下列程序： > lm.sol<-lm(y~x,data=forbes) > summary(lm.sol) 得到 Call: lm(formula = y ~ x, data = forbes) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.67273 -0.33333 -0.07273 0.34545 0.68182 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 9.12121 0.47708 19.12 5.8e-08 ***
计量经济学实验1一元线性回归模型
实验一 案例：下表的数据为2003年全国31个省市自治区的城镇居民年人均可支配收入X与年人均消费支出。 地区Y X 地区Y X 北京11123.84 13882.62 湖北5963.25 7321.98 天津7867.53 10312.91 湖南6082.62 7674.20 河北5439.77 7239.06 广东9636.27 12380.43 山西5105.38 7005.03 广西5763.50 7785.04 内蒙古5419.14 7012.90 海南5502.43 7259.25 辽宁6077.92 7240.58 重庆7118.06 8093.67 吉林5492.10 7005.17 四川5759.21 7041.87 黑龙江5015.19 6678.90 贵州4948.98 6569.23 上海11040.34 14867.49 云南6023.56 7643.57 江苏6708.58 9262.46 西藏8045.34 8765.45 浙江9712.89 13179.53 陕西5666.54 6806.35 安徽5064.34 6778.03 甘肃5298.91 6657.24 福建7356.26 9999.54 青海5400.24 6745.32 江西4914.55 6901.42 宁夏5330.34 6530.48 山东6069.35 8399.91 新疆5540.61 7173.54 河南4941.60 6926.12 资料来源：《中国统计年鉴2004》，表中数据均以当年价格计算。 一、建立工作文件(研究消费与收入的关系) 启动Eviews6.exe后，点击File\New\Workfile ，在弹出的对话框中选择数据的时间频率（frequency）为Unstructure/Undated (截面数据) ，Data range（以只有31个观测值的一元线性模型为例）为31，点击OK即可。 二、输入数据 在主菜单点击Quick\Empty Group ，录入X、Y的数据，在窗口中点击数据，就可以修改数据列的名称，点“OK”关闭即可。在group窗口中点transpose可以改变数据的排列方式。 三、回归分析 1.做散点图 在主菜单点击Quick\Graph，在弹出的对话框中输入x y，如下：
计量经济学一元线性回归模型实验
实验名称：一元线性回归模型实验 【教学目标】 《计量经济学》是实践性很强的学科，各种模型的估计通过借助计算机能很 方便地实现，上机实习操作是《计量经济学》教学过程重要环节。目的是使学生们能够很好地将书本中的理论应用到实践中，提高学生动手能力，掌握专业计量经济学软件EViews的基本操作与应用。利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。 【实验目的】 使学生掌握 1.Eviews基本操作： （1）数据的输入、编辑与序列生成； （2）散点图分析与描述统计分析； （3）数据文件的存贮、调用与转换。 2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和 区间预测 【实验内容】 1.Eviews基本操作： （1）数据的输入、编辑与序列生成； （2）散点图分析与描述统计分析； （3）数据文件的存贮、调用与转换； 2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。 实验内容以课后练习：以62页计算题为例进行操作。 【实验步骤】 3.6.1 建立工作文件 首先，双击Eviews程序，进入Eviews主程序。在菜单项一次点击File\New\Workfile，出现“Workfile create”，在“Data frequency”中悬着数据频率： Annual（年度数据）Semi- Annual（半年数据） Quarterly（季度数据）Monthly（月度数据） Weekly（周数据）Daily(5-day week)（每周5天日数据） Daily(7-day week)（每周7天日数据）Integer data（整数数据） 在本例中我们选择Annual，并且在起始年份和终止年份输入“1990”和“2001”，如图3-6
一元线性回归模型实验
实验一一元线性回归模型实验 【实验目的】 通过导入1950年到1987年美国机动车气油消费量（cons）与人口数（pup）的相关数据，以消费量为被解释量，人口数为解释变量，建立一元线性回归模型，并对其结果进行相关分析 【实验原理】 运用eviews，将excel中消费量与人口数的数据粘贴到eviews中，并求出相关变量，画出拟合回归直线。 【实验软件】 Eview6 【实验要求】 熟练运用并且掌握一元线性回归，运用Eviews6建立模型分析从而总结得到解释变量与被解释变量之间存在的关系。 【实验过程】 1、启动Eviews6软件，建立新的workfile. 在主菜单中选择【File】--【New】--【Workfile】,弹出Workfile Create对话框，在Workfile structure type中选择Dated-regular frequency，然后在Frequency 中选择annual，Start date中输入1950，End date中输入1987，然后在WF中输入Work1，点击OK按钮。如图： 2、数据导入. 在主菜单的空白处输入series cons按下enter 再输入series pup ，按下enter，如图：
3、将要分析的数据复制黏贴。如图： 4、建立回归方程。 定义消费量cons为被解释变量，以pup为解释变量进行回归。在主菜单中输入命令项：Ls consum c pup，按enter键，得到回归方程的估计结论如图所示：
5、画拟合回归直线将消费量与人口数的关系用一条拟合回归直线表示
【实验分析】 在本实验中，根据回归结果中的相关数据R-squared =0.925613，说明总离合差平方和的92.5613%被样本回归直线解释，仅有未被解释7.4387%，因此可知样本回归直线对样本点的拟合优度是较高的。 Prob即相伴概率，也就是拒绝原假设Ho的概率。相伴概率越大，则要接 受原假设H o ,此时 B 1 =0,则表示参数不显著；相反，相伴概率越小，则要拒绝原 假设H o ,接受H1,此时B 1 不等于0，则表示参数显著。在本实验中相伴概率为0.00， 表示参数显著。 给出显著水平a=0.05，查自由度v=38-2=36的t分布表，得临界值t 0.025 （36）=2.028,t 0=5.901157>t 0.025 (36),t 1 =17.14813> t 0.025 (36),所以回归系数均显 著不为0，而且人口数对消费量有显著影响。 【小结】 通过这次实验操作，知道了怎样运用eviews软件进行数据导入，建立一元线性回归模型，并通过相关数据对模型进行分析，对被解释变量与解释变量之间的关系进行深度分析。在操作过程中，我们小组选取了cons为被解释变量，分别将人口数、汽车保有量、汽油价格、国民生产总值作为解释变量，结果发现人口数对cons的影响最大。并且最后选取了cons和pup进行回归分析。希望以后的《计量经济学》这门课程中能学到更多知识。
计量经济学eviews一元线性回归模型实验指导
第二章 一元线性回归模型 一、 实验目的 掌握EViews 软件的基本功能，理解一元线性回归模型及最小二乘估计的基本原理。 二、 基本知识点： 样本回归方程与总体回归方程的联系与区别；满足古典假设的前提，一元线性回归模型的最小二乘法参数估计，一元线性回归模型的检验以及均值与个值预测。 三、 实验内容及要求： 依据经济学理论，以实际数据为基础，建立经济数学模型，分析经济变量之间的数量关系。以本章所学内容，研究2012年中国各地区农村家庭人均生活消费支出与人均纯收入之间关系，数据来源于《2013年中国统计年鉴》。 要求：在认真理解本章内容的基础上，通过实验掌握一元线性回归模型的实际应用方法，并熟悉EViews 软件的基本使用方法。 四、 实验指导： 由经济学理论知，收入是影响消费的主要因素，二者之间有密切关系。二者之间关系的散点图如图2.4.1所示。图2.4.1说明，各地区农村居民家庭人均生活消费支出与家庭人均纯收入大致呈现出线性相关关系。（CD 表示农村居民家庭人均生活消费支出，RD 农村居民家庭人均纯收入） 图2.4.1 RD —CD 散点图 故假设二者之间关系设定为一元线性回归模型：i i i rd cd μββ++=10，其中cd i 各地区农村居民家庭人均生活消费支出，rd i 为各地区农村居民家庭人均纯收入，μi 为随机误差项，即除人均收入外，影响农村居民家庭人均生活消费支出的其他因素。假设该模型满足古典假设，可运用OLS 方法估计模型的参数。利用计量经济学软件EViews5.0。 建立工作文件 STEP1：进入EViews 目录，然后双击EViews 程序图标，进入EViews 主页见图2.4.2。
《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型
《计量经济学》实验报告一元线性回归模型 」、实验内容 （一）eviews基本操作 （二）1、利用EViews软件进行如下操作： （1）EViews软件的启动 （2）数据的输入、编辑 （3）图形分析与描述统计分析 （4）数据文件的存贮、调用 2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型 中国国民收入与居民消费水平：表1 年份X （GDP）Y （社会消费品总量） 200099776.339105.7 2001110270.443055.4 2002121002.048135.9 2003136564.652516.3 2004160714.459501.0 2005185895.868352.6 2006217656.679145.2 2007268019.493571.6 2008316751.7114830.1 2009345629.2132678.4 2010408903.0156998.4 2011484123.5183918.6 2012534123.0210307.0 2013588018.8242842.8 2014635910.0271896.1 数据来源：https://www.360docs.net/doc/0219483781.html,.c n 二、实验目的 1. 掌握eviews的基本操作。 2. 掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方 法，以及相应的EViews软件操作方法。
三、实验步骤（简要写明实验步骤）1数据的输入、编辑 2、图形分析与描述统计分析 3、数据文件的存贮、调用 4、一元线性回归的过程 点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得 在上方输入Is y c x回车得到下图
用Eviews软件建立一元线性回归模型并进行相关检验的实验报告
用Eviews软件建立一元线性回归模型并进行相关检验的实验报告1.数据 表1列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与消费性支出Y 的统计数据。 表1 2.建立模型 应用EViews软件，以表1的数据可绘出可支配收入X与消费性支出Y的散点图（图2-1）。从该三点图可以看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致程线性关系。据此，我们可以建立一元线性回归模型： Y=β0+β1·X+μ
图2-1 对模型作普通最小二乘法估计，在Eviews软件下，OLS的估计结果如图（2-2）所示。 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/07/11 Time: 21:00 Sample: 1 20 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 0.755368 0.023274 32.45486 0.0000 C 271.1197 159.3800 1.701090 0.1061 R-squared 0.983198 Mean dependent var 5199.515 Adjusted R-squared 0.982265 S.D. dependent var 1625.275 S.E. of regression 216.4435 Akaike info criterion 13.68718 Sum squared resid 843260.4 Schwarz criterion 13.78675 Log likelihood -134.8718 Hannan-Quinn criter. 13.70661 F-statistic 1053.318 Durbin-Watson stat 1.302512 Prob(F-statistic) 0.000000 图2-2 OLS估计结果为 ^ Y=271.12+0.76X (1.70) (32.45) R2=0.9832 D.W. =1.3025 F=1053.318 3.模型检验