一元线性回归模型的实验

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《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-、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）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：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Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo在上图中view 处点击view-中的actual ,Fitted ,Residual 中的第一个得到回归残差打开Resid 中的view-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。

计量经济学上机实验

计量经济学上机实验上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X 散点图：趋势图：上机结果：Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图：散点图：上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四．估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤：一．检验异方差性1．图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；2． Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1 10LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 19 28LS Y C X（计算第二组残差平方和）计算F统计量，判断异方差性3．White检验：SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。

计量经济学实验报告

一、实验目的及要求：1、目的利用EVIEWS 实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学的基本概念，熟悉一元线性回归模型估计的基本程序和基本方法。

2、内容及要求(1) 熟悉ＥＶＩＥＷＳ实验软件的基本操作程序和方法； (2) 掌握一元线性回归模型基本概念，了解其估计和检验原理 (3) 提交实验报告二、仪器用具：三、实验结果与数据处理：1下面是利用1970-1980年美国数据得到的回归结果。

其中Y 表示美国咖啡消费（杯/日.人），X 表示平均零售价格（美元/磅）。

注：262.2)9(2/=αt ，228.2)10(2/=αt6628.006.42)()1216.0(4795.06911.2ˆ2===-=R t se X Y tt）（值1. 写空白处的数值。

12. 对模型中的参数进行显著性检验。

3. 解释斜率系数1β的含义，并给出其95%的置信区间。

解：（1）1308.221216.06911.2)(00===ββse t0114.006.424795.0)(11-=-==tse ββ（2）用t 检验法分别对模型中的参数0β1β进行显著性水平检验：在5%的显著性水平下，模型的自由度为11-2=9，且262.2)9(025.0=t 由于262.21308.220>=βt ，故该模型的截距项在统计上是显著的；同理 262.206.421>=βt ，即斜率系数在统计上也是显著的。

（3）斜率系数4795.01-=β，小于0，在其他条件不变的情况下，咖啡的平均零售价格每增加一个单位，美国咖啡的日消费将平均减少0.4795个单位，说明咖啡的消费量与其平均零售价格呈负相关关系。

1β的95%的置信区间为：]4537.0,5053.0[)]ˆ(ˆ),ˆ(ˆ[12/112/1--+-即ββββααse t se t2美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。

eviews实验报告一元线形回归模型

【实验编号】 1【实验名称】一元线形回归模型【实验目的】掌握一元线性回归分析的步骤【实验内容】一、实验数据表1 1978年-2009年中国税收与国内生产总值统计表单位：亿元年份税收GDP 年份税收GDP1978 519.28 3645.2 1994 5126.88 48197.91979 537.82 4062.6 1995 6038.04 60793.71980 571.7 4545.6 1996 6909.82 71176.61981 629.89 4891.6 1997 8234.04 78973.01982 700.02 5323.4 1998 9262.80 84402.31983 775.59 5962.7 1999 10682.58 89677.11984 947.35 7208.1 2000 12581.51 99214.61985 2040.79 9016.0 2001 15301.38 109655.21986 2090.73 10275.2 2002 17636.45 120332.71987 2140.36 12058.6 2003 20017.31 135822.81988 2390.47 15042.8 2004 24165.68 159878.31989 2727.4 16992.3 2005 28778.54 184937.41990 2821.86 18667.8 2006 34804.35 216314.41991 2990.17 21781.5 2007 45621.97 265810.31992 3296.91 26923.5 2008 54223.79 314045.41993 4255.30 35333.9 2009 59521.59 340506.9 资料来源：《中国统计年鉴2010》二、实验过程1、建立工作文件（1）点击桌面Eviews5.0图标，运行Eviews软件。

企业经营决策模拟中一元线性回归分析的实验总结

企业经营决策模拟中一元线性回归分析的实验总结
在企业经营决策模拟中，一元线性回归分析被广泛应用于预测和解释业务相关的变量之间的关系。

通过对实验数据进行回归分析，可以获得许多有价值的结论和洞察力。

以下是一些实验总结的要点：
1. 数据采集与准备：在进行一元线性回归分析实验之前，首先需要收集与研究对象相关的数据。

数据应该是真实可靠的，并且应该具有足够的样本量以确保统计显著性。

2. 变量选择与转换：确定自变量和因变量，自变量是用来预测因变量的变量。

可能需要对数据进行变量转换，例如对数变换或标准化，以确保数据的正态分布性和线性关系。

3. 模型构建与分析：使用拟合优度（R-squared）和显著性检验（F-test）来评估模型的拟合优度。

这些指标可以告诉我们所选模型能够解释多少因变量的变异，以及这种解释的可靠性。

4. 系数解释与预测：线性回归模型提供了变量之间的关系方程，在理解模型中的系数之前，我们应该确保变量之间具有统计显著性。

通过系数解释，我们可以了解自变量的变化对因变量的影响。

5. 模型诊断：在进行一元线性回归分析后，需要对模型进行诊断，以验证模型的假设是否满足。

可以使用残差分析来检查模型的正态分布、同方差性和线性关系等假设。

通过一元线性回归分析实验，我们可以获得对业务变量之间关系的洞察和预测能力。

然而，我们必须谨慎地解释和使用这些结果，并意识到回归模型只能提供相关性，而不是因果关系。

数据统计与分析实验-基于R语言的线性相关分析和

实验三 “基于R 语言的线性相关分析和一元线性回归模型”实验一、实验目的1. 掌握R 语言进行线性相关分析的方法。

2. 掌握R 语言建立一元线性回归模型的方法。

二、实验原理1. 线性相关分析线性相关分析是用相关系数来表示两个变量间相互的线性关系，并判断其密切程度的统计方法。

Pearson 相关系数用来反映两个变量的线性相关关系，其定义公式是：s l x x y y r --===Pearson 相关系数的取值范围是[-1, 1]，当-1<r<0时，表示具有负线性相关，越接近-1，负相关性越强。

0<r<1，表示具有正线性相关，越接近1，正相关性越强。

r=-1表示完全负线性相关，r=1表示具有完全正线性相关，r=0表示两个变量不具有线性相关性。

相关系数的显著性可用t 检验来进行。

2. 一元线性回归模型给定一组数据点(x 1, y 1)、(x 2, y 2)、...、(x n , y n )，如果通过散点图可以观察出变量间大致存在线性函数关系，则可以建立如下模型：()20,Y a bX N εεσ=++⎧⎪⎨⎪⎩服从分布其中a,b 称为一元线性回归的回归系数；ε表示回归值与测量值之间的误差。

已知(x 1, y 1),(x 2 ,y 2),...,(x n , y n )，代入回归模型得到：()()2211min ,n ni i i i i Q a b y a bx ε====-+⎡⎤⎣⎦∑∑利用偏导数，可得()()()()11,20,20ni i i ni i i i Q a b y a bx a Q a b x y a bx b ==∂⎧=--+=⎡⎤⎪⎣⎦∂⎪⎨∂⎪=--+=⎡⎤⎣⎦⎪∂⎩∑∑ 即：11111221111ˆˆ1ˆ1n n i i i i n nni i i i i i i n n i i i i a y b x n n x y x y n b x x n =======⎧=-⎪⎪⎪-⎨⎪=⎪⎛⎫-⎪ ⎪⎝⎭⎩∑∑∑∑∑∑∑ 三、实验内容1. 线性相关分析（共65分，得X 分）教材152页，习题1(1)、习题1(2)，习题2(1)、习题2(2)、习题2(3)、习题2(4)。

一元回归及检验实验报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除一元回归及检验实验报告篇一：一元线性回归模型的参数估计实验报告山西大学实验报告实验报告题目：计量经济学实验报告学院：专业：课程名称：计量经济学学号：学生姓名：教师名称：崔海燕上课时间：一、实验目的：掌握一元线性回归模型的参数估计方法以及对模型的检验和预测的方法。

二、实验原理：1、运用普通最小二乘法进行参数估计；2、对模型进行拟合优度的检验；3、对变量进行显著性检验；4、通过模型对数据进行预测。

三、实验步骤：（一）建立模型1、新建工作文件并保存打开eviews软件，在主菜单栏点击File\new\workfile，输入startdate1978和enddate20XX并点击确认，点击save 键，输入文件名进行保存。

2输入并编辑数据在主菜单栏点击Quick键，选择empty\group新建空数据栏，先输入被解释变量名称y，表示中国居民总量消费，后输入解释变量x，表示可支配收入，最后对应各年分别输入数据。

点击name键进行命名，选择默认名称group01,保存文件。

得到中国居民总量消费支出与收入资料：xY年份19786678.83806.719797551.64273.219807944.24605.5198 184385063.919829235.25482.4198310074.65983.21984115 656745.7198511601.77729.2198613036.58210.9198714627 .788401988157949560.5198915035.59085.5199016525.994 50.9199118939.610375.8199222056.511815.3199325897.3 13004.7199428783.413944.2199531175.415467.919963385 3.717092.5199735956.218080.6199838140.919364.119994 027720989.3200042964.622863.920XX20XX20XX20XX20XX20XX46385.45127457408.164623.17 4580.485623.124370.126243.22803530306.233214.436811 .2注：y表示中国居民总量消费x表示可支配收入3、画散点图，判断被解释变量与解释变量之间是否为线性关系在主菜单栏点击Quick\graph出现对话框，输入“xy”，点击确定。

一元线性回归模型

计量经济学课程实验实验2一元回归模型实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法实验内容】建立我国税收预测模型实验步骤】【例1】建立我国税收预测模型。

表1列出了我国1985—1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。

表我国税收与统计资料一、建立工作文件1•菜单方式在录入和分析数据之前，应先创建一个工作文件（Workfile）。

启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（菜单选择方式如图1所示），将弹出一个对话框（如图2所示）。

用户可以选择数据的时间频率（Frequency）、起始期和终止期。

图1Eviews 菜单方式创建工作文件示意图IorkfileRangeWorkfilefrequency: <+AnnualSemi-annual〉Quarterly 〉Monthly〉WeeklyDailv[5davweeks] Dailv[7davweeks] Undatedorirregular本例中选择时嚙频率为和9示）。

它们当前的取值分别是0和NA（空值）。

可以通过鼠标左键双击对象名打开该对象查看其数据，也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它对象的数值。

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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。