计量经济学实验报告 (5)
学年第 学期
级
专业
班
姓名
学号
实验项目 自相关的检验和处理
实验时间（学时）
实验地点
实验成绩（百分制）
实验性质
□演示性 □√验证性 □综合性
教师评阅：
□ 实验步骤正确；□实验结果合理；□实验分析总结全面；□实验提交及时；
□ 其他：
评阅教师：
评阅时间：
一、实验目的
性变动趋势，因此怀疑随机误差项存在正自相关。
作出“et-et-1”散点图（见图 2），从中可以看出，et 随 et-1 的增加而递增，因此怀疑
随机误差项至少存在一阶正自相关。
2、DW 检验法
由 n=24，k=2 查表求得 DW 检验临界值为 dL 1.19 ，dU 1.55 。由 OLS 回归结果
.2
.2
.1
.1
.0
.0
ET ET
-.1
-.1
-.2
-.2
-.3
-.3
-.4 0
-.4
5
10
15
20
25
-.4 -.3 -Leabharlann 2 -.1.0.1
.2
T
图 1 “t-et”散点图
ET1
图 2 “et-et-1”散点图
作出“t-et”散点图（见图 1），从中可以看出，et 随着时间 t 的变化呈现出明显的惯
除自相关后的回归结果为：
L·nYt 11.0344 1.1313LnKt 1.0678LnLt AR 1 0.5822
p 0.0110 0.0000 0.0144
0.0090
R2 0.9886
DW 1.5289
F 638.16 p 0.0000
通过本实验，使学生掌握自相关的检验和处理方法分析；熟悉图形法检验、掌握 DW 检
验、LM 检验；掌握广义差分变换法处理序列相关。
二、实验内容
（一）要求完成的实验内容
图形法检验；DW 检验；LM 检验；使用广义差分变换法进行序列相关的处理。
（二）具体操作程序
1、图形法检验（1）对模型进行回归分析（2）得到变量之间的残差趋势图和残差散点图
为正，因此随机误差项至少存在一阶正自相关；
继续同样的操作，将滞后期取为 2，此时 LM 检验的伴随概率 p 0.0105 5% ，
但我们仍然只能得到随机误差项至少存在一阶自相关的结论，不能由此认为随机误差 项存在二阶自相关。进一步由辅助回归方程知，et-1 的回归系数高度显著，而 et-2 的的 回归系数不显著。由此可以判断，本例中的随机误差项仅存在一阶正自相关。
由式（1）知，在第 t 1 期有Yt-1 0 1Xt-1 ut-1（4）。式（4）左右两边同时乘以
常数 可得 Yt-1 0 1X t-1 ut-1 （5）。利用式（1）减去式（5）可得：
Yt Yt-1 1 0 1 X t X t-1 ut ut-1
知， DW 0.8900 0, dL ，因此 DW 检验表明，随机误差项至少存在一阶正自相关
3、LM 检验法 在 OLS 回归结果界面上点击 View，选择残差检验，选择 LM 检验，滞后期首先取
1，可得 LM 检验的伴随概率为 p 0.0066 5% ，且辅助回归方程中 et-1 的回归系数
vt
不再存在自相关，因此可
以对其使用 OLS 估计。
2、使用广义差分变换法处理自相关（由 DW 统计量计算 值）
因 DW 0.890017 ，故可计算出 1 DW / 2=0.554992 。对原模型进行广义差分
变换可得到新模型：
LnYt
0.554992 LnYt -1
* 0
1
LnKt
0.554992LnKt-1
2
LnLt
0.554992LnLt-1
vt
对其进行普通最小二乘回归可得：
L·nYt* 4.9964 1.1314LnKt* 1.0882LnL*t
p 0.0040 0.0000 0.0053
R2 0.9482 DW 1.4980
F 202.3437 p 0.0000
对上述回归结果进行 LM 检验，滞后期取 1 时的伴随概率 p 0.2583 5% 。故 经过广义差分变换后的新模型确实消除了自相关。
3、使用迭代法（添加 AR 项）处理自相关。
通过在模型中试探性加入 AR 项可知，模型仅存在一阶自相关，利用科-奥迭代消
三、 实验分析总结
设总体回归模型为 LnYt 0 1LnKt 2LnLt ut 一、自相关的诊断： 首先对上述总体回归模型进行初始回归，得到残差序列 resid，再分别利用序列生
成命令 et resid 和 et1 et (1) 固定残差序列及其滞后一期值。
1、图形检验法（利用 et ~ t 和 et ~et1 散点图进行检验）：
令 Yt*
Yt
Yt -1
，
X
* t
Xt
X t-1 （ Yt* 和
X
* t
分别为
Yt
和
Xt
的广义差分变换序列）。
而由 ut ut1 vt 可知 ut ut1 vt ，因此经过上述广义差分变换后的新模型即为
Yt*
1
0
1
X
* t
vt
。显然，新模型中的随机误差项
（3）分析序列相关情况
2、DW 检验（1）对模型进行回归分析（2）得到 DW 统计量（3）按照参数查 DW 表，
建立分析区间（4）得到结论
3、LM 检验法：（1）对模型进行回归分析（2）选择 LM 检验的阶数；（3）根据辅助回归
结果判断是否存在自相关。
4、在模型中发现存在序列相关之后，使用迭代法进行序列相关的处理。
二、自相关的处理： 1、详述广义差分变换法处理自相关的基本原理。 以一元线性回归模型和一阶自回归形式的自相关为例。
设一元线性回归模型 Yt 0 1Xt ut （1）的随机误差项存在一阶自回归形式的
自相关，即 ut ut1 vt （2）。式（2）中的随机误差项 vt 满足经典假定。
计量经济学回归模型实验报告（大全）
计量经济学回归模型实验报告（大全）第一篇：计量经济学回归模型实验报告（大全）回归模型分析报告背景意义：教育是立国之本，强国之基。
随着改革开放的进行、经济的快速发展和人们生活水平的逐步提高，“教育”越来越受到人们的重视。
一方面，人均国内生产总值的增加与教育经费收入的增加有着某种联系，而人口的增长也必定会对教育经费收入产生影响。
本报告将从这两个方面进行分析。
我国1991 年~2013 年的教育经费收入、人均国内生产总值指数、年末城镇人口数的统计资料如下表所示。
试建立教育经费收入Y 关于人均国内生产总值指数 X 1 和年末城镇人口数 X 2的回归模型，并进行回归分析。
年份教育经费收入Y（亿元）人均国内生产总值指数X 1(1978 年=100)年末城镇人口数X 2（万人）1991 731.50282 256.67 31203 1992 867.04905 289.72 32175 1993 1059.93744 326.32 33173 1994 1488.78126 364.91 34169 1995 1877.95011 400.6 35174 1996 2262.33935 435.76 37304 1997 2531.73257 471.13 39449 1998 2949.05918 503.25 41608 1999 3349.04164 536.94 437482000 3849.08058 577.64 45906 2001 4637.66262 621.09 48064 2002 5480.02776 672.99 50212 2003 6208.2653 735.84 52376 2004 7242.59892 805.2 54283 2005 8418.83905 891.31 56212 2006 9815.30865 998.79 58288 2007 12148.0663 1134.67 60633 2008 14500.73742 1237.48 62403 2009 16502.7065 1345.07 64512 2010 19561.84707 1480.87 66978 201123869.29356 1613.61 69079 2012 28655.30519 1730.18 71182 2013 30364.71815 1853.97 73111 资料来源：中经网统计数据库。
计量经济学完整实验报告
目录(一) 研究背景 (2)(二) 理论来源 (2)(三) 模型设定 (2)(四) 数据处理 (2)1. 数据来源 (2)2. 解释变量的设置 (3)(五) 先验预期 (3)1.经验预期 (3)2.散点图分析 (3)(六) 参数估计 (4)(七) 显著性检验 (5)(八) 正态性检验 (5)(九) MWD检验 (5)(十) 相关系数 (7)(十一) 虚拟变量 (7)(十二) 异方差检验、修正 (8)1. 图形检验 (8)2.格莱泽检验 (9)3.帕克检验 (10)4.异方差的修正加权最小二乘法 (10)5.异方差修正后的检验 (11)(十三) 自相关检验 (11)1. 图形法 (11)2.德宾-沃森d检验 (12)(十四) 最终结果 (12)(一) 研究背景中国是一个大国，幅员辽阔，历史上自然地形成了一个极端不平衡发展的格局。
而1978年开始的改革，政府采取了由东向西梯度推进的非均衡发展战略，使已经存在的地区间的差距进一步扩大，不利于整个社会的稳定和发展。
地区发展不平衡问题包括社会发展不平衡，尤其是教育发展的不平衡。
因此关注中国教育发展的地区不平衡性非常迫切。
不仅是因为教育的重要性，还因为当前我国需要进一步推进教育改革的进程，使其朝着更健康的方向发展。
(二) 理论来源刘红梅.中国各地区教育发展水平差异的实证分析[J]数理统计与管理.2013.7(三) 模型设定⏹ Yi=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i+B6X4i+uiY——地区教育水平，用平均受教育年限表示，（年）X2——学生平均预算内教育经费，（万元/人）X3——人均GDP，（万元/人）X4——平均生师比 22⏹ ⏹ ⏹ ⏹(四) 数据处理1. 数据来源：国家统计局官网，选取2014年的数据：1) 各省GDP2) 各地区总人口3) 各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数据4) 地区在校总学生数5) 各地区教育财政投入6) 地区每十万总专任教师数2. 解释变量的设置：⏹ X2=地区预算内教育经费/地区在校总学生数=学生平均预算内教育经费（万元/人）X3=地区总GDP/地区总人口=人均GDP（万元/人）X4=地区每十万人口各级学校平均在校生数的和/地区每十万人口总专任教师数=平均生师比⏹ ⏹其中：P为各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数T为教育年限1，6，9,12,16(五) 先验预期1. 经验预期：平均受教育年限分别跟学生平均预算内教育经费、人均GDP呈正相关关系，跟平均生师比呈负相关关系。
计量经济学实验报告_学习总结_总结汇报_实用文档
目录(一) 研究背景 (2)(二) 理论来源 (2)(三) 模型设定 (2)(四) 数据处理 (2)1. 数据来源 (2)2. 解释变量的设置 (3)(五) 先验预期 (3)1.经验预期 (3)2.散点图分析 (3)(六) 参数估计 (4)(七) 显著性检验 (5)(八) 正态性检验 (5)(九) MWD检验 (5)(十) 相关系数 (7)(十一)虚拟变量 (7)(十二)异方差检验、修正 (8)1. 图形检验 (8)2.格莱泽检验 (9)3.帕克检验 (10)4.异方差的修正加权最小二乘法 (10)5.异方差修正后的检验 (11)(十三)自相关检验 (11)1. 图形法 (11)2.德宾-沃森d检验 (12)(十四)最终结果 (12)(一)研究背景中国是一个大国，幅员辽阔，历史上自然地形成了一个极端不平衡发展的格局。
而1978年开始的改革，政府采取了由东向西梯度推进的非均衡发展战略，使已经存在的地区间的差距进一步扩大，不利于整个社会的稳定和发展。
地区发展不平衡问题包括社会发展不平衡，尤其是教育发展的不平衡。
因此关注中国教育发展的地区不平衡性非常迫切。
不仅是因为教育的重要性，还因为当前我国需要进一步推进教育改革的进程，使其朝着更健康的方向发展。
(二)理论来源刘红梅.中国各地区教育发展水平差异的实证分析[J]数理统计与管理.2013.7(三)模型设定⏹Y i=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+B5X2i 2+B6X4i2+ui⏹Y——地区教育水平，用平均受教育年限表示，（年）⏹X2——学生平均预算内教育经费，（万元/人）⏹X3——人均GDP，（万元/人）⏹X4——平均生师比(四)数据处理1.数据来源：国家统计局官网，选取2014年的数据：1)各省GDP2)各地区总人口3)各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数据4)地区在校总学生数5)各地区教育财政投入6)地区每十万总专任教师数2.解释变量的设置：⏹X2=地区预算内教育经费/地区在校总学生数=学生平均预算内教育经费（万元/人）⏹X3=地区总GDP/地区总人口=人均GDP（万元/人）⏹X4=地区每十万人口各级学校平均在校生数的和/地区每十万人口总专任教师数=平均生师比其中：P为各地区每十万人拥有的各种受教育程度人口比较数T为教育年限1，6，9,12,16(五)先验预期1.经验预期：平均受教育年限分别跟学生平均预算内教育经费、人均GDP呈正相关关系，跟平均生师比呈负相关关系。
计量经济学实验报告
上海海关学院
实验报告
实验课程名称 __ 计量经济学_ _
指导教师姓名 __ 高军______
学生姓名＿＿王圣＿＿＿
学生专业班级＿＿税收1401 ＿＿
填写日期＿＿2017.6.10
四、模型设定
为分析建筑业企业利润总额（Y）和建筑业总产值(X)的关系，作如下散点图：
Y i=2.368138+0.034980X i (9.049371) (0.001754)
检验
F=；查表可得
绝原假设，此即表明模型存在异方差。
表.用权数w2的结果
(3) w3=1/x^0.5
经估计检验发现用权数w2的效果最好。
可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方检验均显著，F检验也显著，即估计结果为
表示国内生产总值。
三、检验自相关
该回归方程可决系数较高，回归系数显著。
dL=1.316,dU=1.469, DW<dL,
，说明在
4.利用EViews软件作如图残差图
LM=TR²=27×0.517409=13.970043，其中p 值为0.0009，表明存在自相关。
自相关问题的处理
由最终模型可知，中国进口需求总额每增加1亿元，平均说来国内生产总值
20。
计量经济学实验报告
计量经济学实验基于EViews的中国能源消费影响因素分析学院：班级：学号：姓名：基于EViews的中国能源消费影响因素分析一、背景资料能用消费是引是指生产和生活所消耗的能源。
能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。
能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。
能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。
我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。
随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。
同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。
可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。
在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为左右。
然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不断上升，经济发展开始频频受到能源瓶颈问题的困扰。
鉴于此，研究能源问题不仅具有必要性和紧迫性，更具有很大的现实意义。
由于我国目前面临的所谓“能源危机”，主要是由于需求过大引起的，而我国作为世界上最大的发展中国家，人口众多，所需能源不可能完全依赖进口，所以，研究能源的需求显得更加重要。
二、影响因素设定根据西方经济学消费需求理论可知，影响消费需求的因素有：商品的价格、消费者收入水平、相关商品的价格、商品供给、消费者偏好以及消费者对商品价格的预期等。
对于相关商品价格的替代效应，我们认为其只存在能源品种内部之间，而消费者偏好及消费者对商品价格的预期数据差别较大，不容易进行搜集整理在此暂不涉及。
另外，发展经济学认为，来自知识、人力资本的积累水平所体现的技术进步不仅可以带动劳动产出的增长，而且会通过外部效应可以提高劳动力、自然资源、物质资本与生产要素的生产效率，消除其中收益递减的内在联系，带来递增的规模收益。
计量经济学综合实验报告
1、用Eviews创建变量LE、NI,输入样本数据,、打开Eviews工作文件,建立新的文件夹,在命令框中输入“data le ni”回车 ,从数据表中粘贴数据到Eviews数据表中即可;
2、估计河南省农村居民消费支出LE依可支配收入NI的一元回归模型
下图就是河南省农村居民消费支出LE和可支配收入NI的一元线性回归结果：
6、对ce为被解释变量,di为解释变量模型输出结果进行经济理论检验,拟合优度检验和t检验;
1经济意义检验：所估计参数β1=,β2=,说明可支配收入增加1元,平均说来可导致城市居民消费支出增加元;
2拟合优度检验：通过以上的回归数据可知,可决系数为,说明所建模型整体上对样本数据拟合度不是太好;
3t检验：针对H1：β1=0和H2：β2=0,由上回归结果可以看出,估计的回归系数B1的标准误差和t值分别为：SEβ1=,tβ1=: β2的标准误差和t值分别为SEβ2= tβ2=. 取a=0,05,查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值为= 19,tβ1=＜= 19,不拒绝H1, tβ2=＞= 19,拒绝H2.这表明,城市居民可支配收入对其消费水平有很大影响;
但两者的之一比例均大于,可见用凯恩斯的绝对收入假说解释现阶段河南省居民消费规律是合理的;
实验二 截面数据一元线性回归模型
异方差性
实验目的和要求
1、掌握一元线性回归估计方程的异方差性检验方法；
2、掌握一元线性回归估计方程的异方差性纠正方法；
3、在老师的指导下独立完成实验,并得到正确结果;
实验内容
1、估计河南省城市居民消费支出CE依可支配收入DI的一元线性回归模型和农村居民生活消费支出LE与纯收入NI的一元线性回归模型；
城市居民：
计量经济学实验报告
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、EViews软件的安装；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。
在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列（图1-8所示）。
再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit＋/－，进入编辑状态，输入数据。
在命令窗口中依次键入以下命令：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)利用SCAT命令绘制X、Y的相关图加，两者大体呈线性变化趋势。
利用PLOT命令绘制趋势图从图中可以看出，我国1985－1998年间税收收入与GDP都大体呈指数增长趋势。
在序列和数组窗口观察变量的描述统计量数组描述统计量窗口单独变量序列描述统计量窗口存贮工作文件存贮若干个变量将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件在工作文件窗口中选择要保存的一个或多个变量，点击Eviews主窗口菜单栏中的File/Export/Write Text-Lotus-Excel，在弹出的对话框中指定存贮路径和存贮的文件格式（图1-25），若存贮成文本文件则选择Text-ASCII，若存贮成Excel文件则选择Excel.xls，再点击保存按钮，弹出ASCII Text Export（Excel Export）窗口（图1-26），点击OK按钮即可在对象窗口中点击Name按钮，将对象存贮于工作文件。
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估计线性回归模型一元线性Y=0.0946x+987.5417残值残值残值半对数函数模型LS log(Y) C xY=7.5086+2.07x*10^-5残值二次函数模型Y=5.58x*10^-7+0.046x+1645.7 残值模型比较四个模型的经济意义都比较合理T检验。
计量经济学实验报告
中国国债规模的实证研究一、经济理论背景对于国债规模的研究，可以分为规范研究和实证研究，规范研究方法提供了很好的思想，但未能得出准确的数量结论。
相对规范研究，实证研究方法则侧重于利用国债规模的历史资料，利用各种经济模型，给出国债规模的具体数量。
有关国债规模的实证研究分析，我国理论界也作了不少的研究：杨大楷等人采用相关分析法、灰色关联度分析法：周军民等人使用回归计量模型；朱世武和应惟伟应用传统的统计方法和向量自回归法；高勇强、贺远琼应用相关分析法对中国国债发行规模进行了实证研究。
但是，目前理论界对中国国债规模影响因素的研究如下问题：这些研究都没有说明为什么这些因素对中国国债的规模产生影响；分析的结果不统一，作者们所选择的指针与国债规模的相关度的分析结果不一致；这些实证研究都仅针对中国内部国债发行规模的影响因素进行探讨。
本文应用计量经济法,建立回归直线模型，根据年度资料建立我国国债规模研究模型，对我国国债规模与经济变量之间的影响关系进行实证分析。
二、指标选取和数据搜集（一）国债规模主要影响因素的选择和指标选取1. GDP对国债规模的影响。
一国国债规模明显地由该国的经济发展水平所决定。
一般来说。
经济规模越大,发展水平越高，则国债规模及其潜力就越大。
2.财政收支状况对国债规模的影响。
众所周知，国债的一个重要目的就是弥补财政赤字。
当财政收入越多、财政支出越少时，用国债来弥补财政赤字的压力就越小。
由于在实证分析中，赤字对国债规模的影响不显著，本文选取了财政收入与财政支出两个变量来综合考虑其对国债规模的影响。
3. 预算内投资规模对国债规模影响。
国债的另一主要目的是筹资建设资金,近几年我国国债资金主要用于重大项目、重点项目的建设。
一国预算内投资规模越大，其对资金的需求越大。
当财政收入不足于财政支出时，政府的投资缺口一般要通过发行国债来弥补。
4.还本付息支出对国债规模的影响。
一方面，国债规模越大，还本付息支出越多，当其支出额达到无法以当年财政收入来偿还时，不得不以发新债来还旧债。
计量经济学实验报告
实验一一元线性回归模型一、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二、实验内容：1、搜集2001-2011年，人均消费和人均gdp数据，构建消费模型，并估计，检验，按照教材例题数据处理过程处理。
表一 2001-2011年人均消费和人均gdp数据年份人均消费人均GDP2001 3611 75432002 3791 81842003 4089 91012004 4552 105612005 5439 140402006 6111 160842007 7081 189342008 8183 226982009 9098 255752010 9968 299922011 12272 351812、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料要求，（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。
表二中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）年份Y GDP 年份Y GDP 1978 1132.26 3624.1 1990 2937.1 18547.91979 1146.38 4038.2 1991 3149.48 21617.81980 1159.93 4517.8 1992 3483.37 26638.11981 1175.79 4862.4 1993 4348.95 34634.41982 1212.33 5294.7 1994 5218.1 46759.41983 1366.95 5934.5 1995 6242.2 58478.11984 1642.86 7171 1996 7407.99 67884.61985 2004.82 8964.4 1997 8651.14 74462.61986 2122.01 10202.2 1998 9875.95 78345.21987 2199.35 11962.5 1999 11444.08 82067.51988 2357.24 14928.3 2000 13395.23 89403.61989 2664.9 16909.2三、实验步骤及结果1.1建立工作文件，输入数据在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入命令：DATA XF GDP此时将显示一个数组窗口（如所示），即可以输入每个变量的数值图1-1 2001-2011年人均消费和人均gdp数据1.2图形分析借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，合理地确定模型的数学形式。
2021年计量经济学实验报告5
经济与政法学院计量经济学试验汇报班级: 国贸1312姓名: 纪方方学号:西藏 3574.0 1475.3 5102.9 12231.9 19604.0 2956.7 陕西 5724.2 3151.2 3351.4 16679.7 16441.0 7667.8 甘肃 4849.6 2203.4 2904.4 14020.7 13329.7 6819.3 青海 6060.2 2347.5 3848.9 13539.5 14015.6 8115.4 宁夏 6489.7 2878.4 4052.6 15321.1 15363.9 8402.8 新疆 6119.11311.85984.615206.215585.36802.6依据试验要求建立计量经济模型为以下线性模型:()()i i i i i i i i i X D X X D X D Y μδβδβδβ++++++=222111100二、 估量参数假定所建模型及扰动项i u 满足古典假定, 能够用OLS 法估量其参数。
利用计算机软件SPSS 作计量经济分析十分方便。
利用SPSS 作简单线性回归分析步骤以下: 1、 建立工作文件2、 输入数据3、估量参数输入／移去变量模型输入变量移去变量方法1 DX2, 其她收入,DX1, 工资收入,居民a. 输入a. 已输入全部请求变量。
Anova b模型平方和df 均方 F Sig.1 回归 2.196E9 5 4.393E8 497.557 .000a残差 4.944E7 56 882878.011总计 2.246E9 61a. 估计变量: (常量), DX2, 其她收入, DX1, 工资收入, 居民。
b. 因变量: 生活消费系数a模型非标准化系数标准系数t Sig.B 标准误差试用版1 (常量) 2599.142 680.415 3.820 .000工资收入.487 .047 .633 10.272 .000其她收入.602 .086 .320 7.019 .000居民-1573.891 933.735 -.131 -1.686 .097DX1 .190 .079 .095 2.398 .020DX2 -.006 .155 -.003 -.038 .970 a. 因变量: 生活消费表2在本例中, 参数估量结果为:2211006.0602.0190.0487.0891.1573142.2599DX X DX X D Y i -+++-=(680.415) (933.735) (0.047) (0.079) (0.086) (0.155) t 3.820 -1.686 10.272 2.398 7.019 -0.038 R 2=0.978 976.02=RF=497.555 df=56RSS u =56*882878.01=49441168.56二、 受约束回归一输入／移去变量模型 输入变量 移去变量 方法 1DX2, 其她收入, 工资收入a. 输入a. 已输入全部请求变量。