计量经济学上机实验
计量经济学eviews上机实验
2011-2012学年第二学期计量经济学eviews上机实验姓名：学号：班级：实验一：研究国民生产总值对财政收入的影响。
（本实验30分）下表是我国1978－1997年的财政收入Y和国民生产总值X的数据资料，试根据资料完成下列问题：1、建立财政收入对国民生产总值的一元线性回归方程；（10分）2、对所建立的回归方程进行检验并对结果进行说明，然后解释方程的经济意义；（15分）3、若1998年国民生产总值为78017.8亿元，求1998年财政收入预测值。
（5分）解：（1）由题意可知，y= 0.100031x+ 858.3108（46.05）（12.79）R2=0.99 F=2120.41（2）由数据统计得，x的t方检验为46.04788>2，因此具有高度显著性，同理C也具有高度显著性，所以此方程有效；经济意义：财政收入与国民生产总值成正比，即财政收入随国民生产总值的增长而增长。
（3）将X=78017.8代入方程得，Y=8662.5093518。
实验二：研究某企业员工的工资是否受性别的影响。
（本实验20分）表中列出了24个不同性别的企业员工的工资收入情况。
要求根据所给出的数据资料1、建立虚拟变量模型。
（注：要先说明以哪一个变量作为虚拟变量，并说明1代表什么，0代表什么。
）（5分）2、根据你得到的虚拟变量回归方程，判断该方程是否有效。
若方程有效，则分析该企业员工的男女平均工资是否存在差距，差距是多少。
（15分）解：（1）定义虚拟变量D：当D=0时表示女性，D=1时表示男性，Y表示工资，X表示性别由题意可知，Y=3476.07-674.82X（19.42）（-2.67）R2=0.42 F=7.11(2)由数据统计得，T检验：二者绝对值均大于2，即性别对工资有显著影响；R检验：值小于0.8，即真实值与估计值偏差较大；F检验：通过，即方程整体具有显著性；所以方程有效。
该企业员工的男女平均工资存在差距，且差距为674.82。
计量经济学上机操作过程详解
上机操作步骤详解及分析假设检验部分类型一：会利用软件处理σ2已知关于μ的假设检验以及σ2未知关于μ的假设检验【例一】某车间用一台包装机包装葡萄糖。
袋装糖的净重量是一个随机变量，它服从正态分布。
当机器正常运行时，其均值为0.5KG ，标准差为0.015KG 。
某日开工后为检验及其运转是否正常，随机的抽取了它所包装的糖9袋，称得净重为（KG ）：0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512问：机器运转是否正常？（假设样本方差不变） 仍然为上题，但如果方差未知的情况下呢？因为是研究型假设故0H :u=0.5 1H ：u<>0.5第一步：将数据移入第二步：关闭后再次把数据打开，按如下路径打开下一个对话框第三步：根据已知的均值和标准差输入下列对话框（注意：是标准差，如果题目告诉的是方差，则还要进一步转化成为标准差）第四步：点击OK后，得到如下结果，并分析该题的方差已知，故看Z-statistic的P值，因为0.0248<a/2=0.025，故拒绝原假设，结论为：在5%的显著性水平下，该机器运转不正常若该题的方差未知，则看t-statistic的P值，结论依然是：在5%的显著性水平下，该机器运转不正常类型二：会利用软件处理来自两个正态总体均值的假设检验：等方差和异方差【例2】用两种方法（A、B）测定冰从-0.72摄氏度变为0摄氏度的比热。
测得下列数据：两个样本独立且来自与方差相等的两个正态总体方法A 79.98 80.04 80.02 80.04 80.03 80.0380.04 79.97 80.05 80.03 80.02 80.00 80.02方法B 80.02 79.94 79.98 79.97 79.97 80.03 79.9579.971、两种方法是否具有显著性差异2、A方法是否比B方法测得的比热要大？解析：该题属于双样本的等方差检验，故在EXCEL背景下操作第一小问：第一步：移入数据，将原本的两行数据，分别调整为一行第二步：EXCEL的调试，“工具”——“加载宏”后选择如下选项：第三步：点击“工具”——“数据分析”——“t检验-双样本等方差检验”第四步：输入相应的数据第五步：分析相应结果解析：第一小问只需判断是否有显著性差异，也就是说只需要判断A U 与B U 是否相等,属于双侧检验，在统一用P(T<=t) 单尾分析的时候，与的是a/2比较0H ：AU-B U =0 1H ：A U -B U <>0如上图结果所示，P(T<=t) 单尾=0.001276<a/2=0.025，所以拒绝原假设，也就是说在5%的显著性水平下，方法A 和方法B 具有显著性差异第二小问：解析：第二小问不同于第一小问，判断的是A 与B 的大小，是研究型假设检验， 将认为研究结果是无效的说法或理论作为原假设H00H ：AU<=B U 1H ：A U >B U因为是单侧检验，故与a 相比，因为P(T<=t) 单尾=0.001276<a=0.05，所以拒绝原假设，结论是在5%的显著性水平下，A 方法测得的比热比B 方法的大【例3】下表给出两位文学家马克吐温的8篇小品文以及斯诺特格拉斯的10篇小品文中由3个字母组成的单字的比例 马克吐温0.225 0.262 0.217 0.240 0.2300.229 0.235 0.217 斯诺特格拉斯0.209 0.205 0.196 0.210 0.202 0.207 0.224 0.223 0.2200.201两组数据均来自正态总体，且方差相等。
计量经济学上机实验手册
计量经济学上机实验手册标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]实验三异方差性实验目的：在理解异方差性概念和异方差对OLS回归结果影响的基础上，掌握进行异方差检验和处理的方法。
熟练掌握和运用Eviews软件的图示检验、G-Q检验、怀特（White）检验等异方差检验方法和处理异方差的方法——加权最小二乘法。
实验内容：书P116例4.1.4：中国农村居民人均消费函数中国农村居民民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。
为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，建立双对数模型：其中，Y表示农村家庭人均消费支出，X1表示从事农业经营的纯收入，X2表示其他来源的纯收入。
表4.1.1列出了中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。
注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。
实验步骤：一、创建文件1.建立工作文件CREATE U 1 31 【其中的“U”表示非时序数据】2.录入与编辑数据Data Y X1 X2 【意思是：同时录入Y、X1和X2的数据】3.保存文件单击主菜单栏中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存。
二、数据分析1.散点图①Scat X1 Y从散点图可看出，农民农业经营的纯收入与农民人均消费支出呈现一定程度的正相关。
②Scat X2 Y从散点图可看出，农民其他来源纯收入与农民人均消费支出呈现较高程度的正相关。
2.数据取对数处理Genr LY=LOG(Y)Genr LX1=LOG(X1)Genr LX2=LOG(X2)三、模型OLS参数估计与统计检验LS LY C LX1 LX2得到模型OLS参数估计和统计检验结果：Dependent Variable: LYMethod: Least SquaresSample: 1 31LX1Adjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statistic【注意：在学术文献中一般以这种形式给出回归方程的输出结果，而不是把上面的软件输出结果直接粘贴到文章中】可决系数，调整可决系数，显示模型拟合程度较高;同时,F 检验统计量，在5%的显着性水平下通过方程总体显着性检验。
计量经济学 上机实验手册汇总
实验三 异方差性实验目的：在理解异方差性概念和异方差对OLS 回归结果影响的基础上，掌握进行异方差检验和处理的方法。
熟练掌握和运用Eviews 软件的图示检验、G-Q 检验、怀特（White ）检验等异方差检验方法和处理异方差的方法——加权最小二乘法。
实验内容：书P116例4.1.4：中国农村居民人均消费函数中国农村居民民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。
为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，建立双对数模型：01122ln ln ln Y X X βββμ=+++其中，Y 表示农村家庭人均消费支出，X 1表示从事农业经营的纯收入，X 2表示其他来源的纯收入。
表4.1.1列出了中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。
注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。
实验步骤：一、创建文件1.建立工作文件CREATE U 1 31 【其中的“U”表示非时序数据】2.录入与编辑数据Data Y X1 X2 【意思是：同时录入Y、X1和X2的数据】3.保存文件单击主菜单栏中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存。
二、数据分析1.散点图①Scat X1 Y1000080006000Y4000200050010001500200025003000X1从散点图可看出，农民农业经营的纯收入与农民人均消费支出呈现一定程度的正相关。
②Scat X2 Y1000080006000Y400020000200040006000800010000X2从散点图可看出，农民其他来源纯收入与农民人均消费支出呈现较高程度的正相关。
计量经济学上机报告
计量经济学上机报告计量经济学上机报告一、实验目的练习多元回归模型建模过程；了解回归系数经济学含义；了解三大统计检验过程及进行简单判断；进行非线性估计二、实验内容第三章 3.3 3.5 3.6三、实验结果（注意：回归结果请按报告形式书写，数字保留4位小数）3.3（1）因此，家庭书刊消费对家庭月平均收入和户主受教育年数的多元线性回归函数为： Y=-50.0164+0.0865X+52.3703Tt=(-0.0112) (2.9442) (10.0670)9512.02=R 9448.02=R 2974.146=F经济意义：在其他变量不变的情况下，家庭月收入每增加一元，家庭书刊消费增加0.0865元；同样，户主受教育年数每增加一年，家庭书刊消费增加53.3703元。
作用：显示出各解释变量在其他解释变量不变的情况下，对被解释变量的影响情况。
（2）(3)残差E1对残差E2的无截距项的回归由上图可得模型的估计结果为：E1 = -6.3351 + 0.0864*E2估计参数：0865.02=α(4)2β是表示家庭月平均收入X 对家庭书刊消费Y 的影响参数，2α则是残差1E 与2E 的无截距项的回归参数。
1E 是由Y 对户主受教育年数T 的一元回归得到，2E 是由X 对T 的一元回归得到。
两者性质一样，结果一样。
即22αβ=。
3.5（1）由题知：回归模型估计结果的样本容量n=20，ESS 的平方和SS=377067.19，ESS 与RSS 的自由度分别为2和17。
（2）此模型的可决系数4447.019.84796219.3770672≈==TSS ESS R 修正的可决系数()()4139.022********.01111122≈----=----=k n n R R （3）对于原假设：021==ββ，给定显著性水平05.0=α，在F 表中查出临界值: ()59.317,205.0=F构建F 统计量：()59.317,28063.6122000.470895219.377067105.0=>≈--=--=F k n RSS k ESS F 所以拒绝原假设：021==ββ，说明回归方程是显著的即列入模型的解释变量“价格X2”和“消费者收入X3”联合起来对解释变量“某商品的需求量Y ”有显著影响。
计量经济学上机实验报告
Sample: 1 31Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002R-squared 0.666062 Mean dependent var 16.77355Adjusted R-squared 0.628957 S.D．dependent var 8.252535S.E．of regression 5.026889 Akaike info criterion 6.187394Sum squared resid 682.2795 Schwarz criterion 6.372424Log likelihood -91.90460 F-statistic 17.95108Durbin-Watson stat 1.147253 Prob(F-statistic) 0.000001根据上图中数据，模型估计的结果为(51.9750) (1.4060) (0.1793) (0.5188)t= (4.7495) (4.2650) (-2.9229) (-4.3668)R2 =0.6289 F=17.9511 n=31对模型进行检验：拟合优度检验：=0.6660，R2 =0.6289 接近于1，说明模型对样本拟合较好F 检验：F=17.9511>，这说明在显著性水平a=0.05 下，回归方程是显著的。
T 检验：t 统计量分别为4.749476，4.265020，-2.922950，-4.366842，其绝对值均大于查表所得的（27）=2.0518，这说明在显著性水平a=0.05 下都是显著的。
《计量经济学》上机实践
第三节 建立与应用计量经济 模型的主要步骤
一、根据经济理论建立计量经济模 型
二、样本数据的收集 三、估计参数 四、模型的检验 五、计量经济模型的应用
一、根据经济理论建立 计量经济模型
设定一个合理的计量经济模型，应当注 意以下几个方面：
（一）要有科学的理论依据 （二）模型要选择适当的数学形式 （三）方程中的变量要具有可观测性
数学知识（函数性质等）对计量建模的 作用。
计量经济学不是数学，是经济学。
计量经济学的内容体系
(一)从内容角度，可以将计量经济 学划分为理论计量经济学和应用计 量经济学。
(二)从学科角度，可以将计量经济 学划分为广义计量经济学与狭义计 量经济学。
计量经济学在经济学科中的地位
省略
第二节 计量经济学的基本概念
《计量经济学》上机实践
1、介绍EViews软件的基本情况和操作使用说明 2、使用EViews的基本概念，并学会数据的输入等 3、利用EViews对一元回归模型进行计算操作 4、利用EViews对多元回归模型案例进行计算操 5、利用EViews检验模型的异方差性 6、利用EViews检验模型的自相关性 7、利用EViews检验模型的多重共线性 8、利用EViews对联立方程模型进行计算 9、上机考试
本章总结
重要的知识点：
1.1933年《计量经济学》会刊的出版，标志着 计量经济学作为一个独立的学科正式诞生。
2.什么计量经济学？ 3.计量经济学的学科性质与其他学科的关系 4.计量经济学的学科体系 5.计量经济学的基本概念：变量、数据、参数
及其估计准则、计量经济模型 6.建立与应用计量经济学模型的主要步骤
通过P180案例分析，掌握以下内容： 1.异方差的图示检验法 2.G-Q检验法 3.怀特检验法 4.戈里瑟检验和帕克检验法 5.WLS估计法 6.对数变换法
修正版-计量经济学上机实验
实验一EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、运行Eviews；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews”图标二、数据的输入、编辑与序列生成1创建工作文件启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile2输入Y、X的数据可在命令窗口键入如下命令：DATA Y X3生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X^2GENR X2=1/XGENR T=@TREND(1984)4选择若干变量构成数组，在数组中增加、更名和删除变量5在工作文件窗口中删除、更名变量三、图形分析与描述统计分析1利用PLOT命令绘制趋势图2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图3观察图形参数的设置情况双击图形区域中任意处或在图形窗口中点击Procs/Options4在序列和数组窗口观察变量的描述统计量单独序列窗口，从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats，则会显示变量的描述统计量；数组窗口，从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/Individual Samples，就对每个序列计算描述统计量四、数据文件的存贮、调用与转换1存贮并调用工作文件2存贮若干个变量，并在另一个工作文件中调用存贮的变量3将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件4在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件实验二一元回归模型【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】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。
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西安郵電大学《计量经济学》课内上机实验报告书系部名称：经济与管理学院学生姓名：专业名称：班级：时间：2011-2012（2）1、教材P54 11题2、教材P91 10、11题3、教材p135 7、8题11、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料。
单位：亿元要求，以手工和运用EViews软件（或其他软件）：（1）作出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归模型，并解释斜率的经济意义；（2）对所建立的回归模型进行检验；（3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/12/11 Time: 11:26Sample: 1978 2000R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statistic0200004000060000800001000007880828486889092949698001.通过已知数据得到上面得散点图，财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程： Ŷi= +（） （） t=r ²= F= ˆσ= 估计的解释变量的系数为，说明国内生产总值每增加一元，财政收入将增加元，符合经济理论。
2.（1）样本可决系数r ²=，模拟拟合度较好。
（2）系数的显著性检验：给定α=0,05，查t 分布表在自由度为n-2=21时的临界值为(21)=因为t=> (21)=, 国内生产总值对财政收入有显著性影响。
3．2001年的财政收入的预测值：Ŷ01= + *105709=2001年的财政收入的预测区间：在1-α下，Y01的置信区间为： Y01∈()()01/2001/20ˆˆˆˆ,Yt e Y t e αασσ⎡⎤-+⎣⎦即： Y01∈[]11612.666943,14829.98478310、在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需要调查中，得到下表所示的资料。
单位：元手工方式要求以矩阵表达式进行运算。
（1）估计回归方程的参数及随机干扰项的方差ˆσ²，计算R ²及R ²。
（2）对方程进行F 检验，对参数进行t 检验，并构造参数95%的置信区间。
（3）如果商品单价变为35元，则某一月收入为20000元的家庭的消费支出估计是多少构造该估计值的95%的置信区间。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/17/11 Time: 21:30 Sample: 1 10C X1 Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)（1） 由上表可写如下回归分析结果：ˆYi=1X 2X ( R ²= R ²= F= ˆσ= ()1ˆS β= ()2ˆS β= 所以ˆσ²= （2） F 检验：提出检验的原假设和备择假设：因为F= 对于给定的显著性水平α=，查表得临界值为： F0，05（2,8）=由于F>，所以拒绝原假设H0，说明回归方程显著，即商品单价、 家庭月收入联合起来对消费支出 有显著性线性影响。
T 检验： t1 = t2=对于给定的显著性水平α=，查表得临界值为： (8)=判断比较：|t1|=>,所以否定原假设H0，1β显著不为零，即商品单价对消费支出有显著的影响|t2|=>,所以否定原假设H0，2β显著不为零，即家庭月收入对消费支出有显著的影响 1β的置信水平是95℅置信区间是：1β∈()()1/211/21ˆˆˆˆ,t S t S ααββββ⎡⎤-+⎣⎦即： 012:0 H ββ==112: ,0H ββ至少有一个不为1β∈[]-17.164795958,-2.416344042同理2β的置信水平是95℅置信区间是2β∈[]0.015155572,0.042080428（3） 如果1X =35 2X =20000则：X =（1,35,20000）Y0的置信水平是的置信区间是：ˆY 0=0()E Y 的置信水平是1-α的预测区间为02002ˆˆ()Y t E Y Y t αα-⨯≤+⨯ 把相应的数据代入得0()E Y 的置信度为95%的预测区间为（ , ） 0Y 的置信水平是1α-的预测区间为0002ˆˆ()Y t E Y Y t αα-⨯≤+⨯ 把相应的数据代入得0Y 的置信度为95%的预测区间为（ ，）11、下表列出了中国2000年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业（1）利用上述资料，进行回归分析。
iu i i i Y AK L e αβ=（2）回答：中国2000年的制造业总体呈现规模报酬不变状态吗 利用Eviews 的最小二乘法程序，得到如下输出结果： Dependent Variable: Y ’ Method: Least SquaresDate: 04/27/11 Time: 17:15 Sample: 1 31C X1 R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared. dependent var . of regressionAkaike info criterion Sum squared residSchwarz criterion Log likelihoodF-statistic根据上述结果得到估计的回归方程为：ˆ'i Y= + + t=R ²= F= DW= A=e^0β 1αβ= 2ββ= 最终得到估计的生产函数为：0.19925811.12021ˆ'(4.2978E 255)i i iY K L =+ 检验模型：（1） 拟合优度检验：可决系数R ²= 不是太高，修正的可决系数2R =也不是太高，表明模型拟合优度还好。
（2） F 检验：提出检验的原假设和备择假设：计算出F 统计量的值为：F=对于给定的显著性水平α=，查表的临界值为： (2,28)=由于F>，所以拒绝原假设H0，说明回归方程显著，即资产合计、职工人数联合起来对非国有企业的工业总产值有显著性线性影响。
（3） t 检验：提出检验的原假设为：H0:βi=0,(i=1,2)012:0 H ββ==112: ,0H ββ至少有一个不为计算出的t统计量值为：t1= t2=对于给定的显著性水平α=，查表得临界值为：(28)=判断比较：|t1|=>,所以否定H0，β1显著不为零，即认为资产合计对非国有企业的工业总产值有显著性影响。
|t2|=>，所以否定H0，β2显著不为零，即职工人数对非国有企业的工业总产值有显著性影响。
于是在建立模型时，K、L可以作为解释变量进入模型。
7、下表列出了2000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。
（1）试用OLS法建立居民人均消费支出与可支配收入的线性模型；（2）检验模型是否存在异方差性；（3）如果存在异方差性，试采用适当的方法估计模型对数。
解：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/11/11 Time: 21:53Sample: 1 20Adjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid1459904.Schwarz criterionLog likelihood F-statistic1） 估计结果为：2ˆ244.51831.301942(1.119056)(32.38690)0.9831291048.912ii Y X R F =-+-==2）（一）图形法：（1）生成参差平方序列：050000100000150000200000250000200040006000800010000XE 2（2）判断：由图可以看出，残差平方ei2对解释变量X 的散点图主要分布在图形中横纵坐标的对角线上，大致看出残差平方ei2随X 的变动呈增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。
但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。
（二）Goldfeld-Quanadt 检验（1）对变量取值排序（按递增或递减）。
（2）构造子样本区间，建立回归模型。
在本例中，样本容量n=20，删除中间1/4的观测值，即6个观测值，余下部分平分得两个样本区间：1—7和14—20，它们的样本个数均是7个，即n1=n2=7Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 05/11/11 Time: 22:10 Sample: 1 7C R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared. dependent var . of regressionAkaike info criterion Sum squared residSchwarz criterion Log likelihoodF-statistic Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 04/15/11 Time: 21:04 Sample: 14 20R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared. dependent var . of regressionAkaike info criterion Sum squared resid 1009069. Schwarz criterionLog likelihoodF-statistic （3）求F 统计量值。
基于表1和表2中残差平方和的数据，即Sum squared resid 的值。
由表1计算得到 的残差平方和为21=141699.1ie∑ ，由表2计算得到的残差平方和为22=1009069.ie∑ 。