计量经济学上机操作步骤
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。
计量经济学上机操作步骤
上机操作步骤：1、样本回归模型：data y x ls y c x2、Goldfeld-Quandt 法：Sort x （假设有60 个样本，去掉中间16个，则样本应是以下）Smpl 1 22Ls y c xRss1=Smpl 39 60Ls y c xRss2=F=rss2/rss1= >F 0.05(22,22) ≈2.05模型存在异方差。
3、White 方法检验模型：（解释变量只有x,就用no cross ,若是有x2 x3 x4等多个解释变量，就用cross ）Smpl 1 60Ls y c x在方程窗口点View/residual/white ………nR 2= ,> 205.0χ（2）=5.99,或P=0.0044 (n 是样本个数，R^2是可决系数) 4、加权最小二乘法（WLS ）法：ls y c xgenr w1=1/resid^2（建议采用此权重变量，也可以使用其他权重变量）ls(w=w1) y c x5、使用互相关分析命令，初步判断滞后期的长度：cross y x6、阿尔蒙法建立分布滞后模型：ls y c pdl(x,s,m) （s 代表滞后期长度，m 一般取2或者3.）7、模型的短期乘数就是x 的系数。
8、DW 检验法：DW=2，ρ=0，DW=0，一阶高度正相关，DW=4，一阶高度负相关。
dl DW ≤≤0，一阶正相关，44≤≤-DW dl ，一阶负相关。
9、BG 检验法：在方程窗口点击VIEW/RESIDUIAL TEST/ SERIAL CORRELATION LM TEST10、广义差分法：ident residls y c x ar(1)11、虚拟变量模型：（从1985-1998,1996为分界线）smpl 1985 1995genr d1 = 0smpl 1996 1998genr d1 = 1data d1genr xd = x*d1smpl 1985 1998ls y c x d1 xd12、多重共线性：1、简单相关系数检验COR X1 X2 X3 X42、某一解释变量(如X1)的VIFLS X1 C X2 X3 X4 VIF=1/(1-R2)3、某一解释变量(如X1)的TOL：TOL=1/VIF=1-R24、采用逐步回归法建立最终方程13、Glejser检验 (假定h=1时)Ls y c xGenr e1=abs(resid)Ls e1 c xF= ，或P=14、Park检验Ls y c xGenr lne2=log(resid^2)Genr lnx=log(x)Ls lne2 c lnxF= , 或P=15、偏相关系数检验LS Y C XIDENT RESID16：非线性回归模型1、可线性化(重点掌握)如：LNY=a + bLNX则 LS LOG(Y) C LOG(X)以及多项式模型、指数模型、幂函数等。
计量经济学 上机实验手册簿
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。
表4.1.1 中国2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出（单位：元）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指导书
得到估计结果之后，就可以根据输出统计 量中表现出的特性，对模型进行检验和合 适的修正。 得到满意结果后，可以使用模型进行预测。
第二节：一元线性回归模型的预 测
要对一元线性模型进行预测，需要在已知解释 变量值的条件下进行。要得到解释变量值的方 法有很多，练习时大多是已知的。在实际分析 问题时，方法之一是对时间T进行回归，再趋势 外推得到解释变量的值，即利用时间序列外推 预测。下面仍以前面的例子输入时间变量T，从 1981到2001年分别赋值1到21，建立时间序 列模型(略去随机项) GDP=a+Bt
* * 0
* t
ut
第五讲 多重共线性
1.多重共线性的检测－－简单相关系数法 命令：cor x1 x2 x3 x4 解释变量两两之间都
有非常高的线性相关， 可以判断模型中存在 多重共线性
2.多重共线性的修正－－逐步回归法 用Y分别对X1,X2,X3,X4作回归，得 Y对X1作回归：
Y对X2作回归：
点击ok， 完成最后 一步
最后结果和命令方式完全相同
第四讲 自相关
自相关的检验与修正一般包括如下步骤： 1.对原模型做回归得到残差。 2.描绘残差项与其滞后项的散点图，看是否 存在自相关。 3.利用回归结果中得Durbin-Watson统计量 判断模型是否存在自相关。 4.利用Durbin两步法对自相关做修正。 （数据来自课本87表5-1）
Weekly数据格式的解释
起始和终止日期都是一个日期。 它们必须是不同星期中的同一天，否则会 报错。 一个星期中的任何一天都可以作为一周的 起始日期。
第二讲 一元线性回归模 型
第一节：一元线性回归模型的估计
示例一： 一元线性模型的ＯＬＳ估计
计量经济学(课程)上机实验指导书
计量经济学（课程）上机实验指导书实验一 : Eviews软件基本操作和一元回归模型1、实验目的：1）、了解Eviews软件的特点；2）、掌握Eviews软件的启动与退出；3）、了解Eviews软件工作窗口的组成4）、掌握Eviews软件的基本操作和使用范围。
2、实验内容：1）练习Eviews软件的基本操作；2）学会利用Eviews软件的五大工具即工作文件、序列、数组、图形和方程进行经济计量分析；3以我国税收预测模型为例，建立工作文件；输入数据；图形分析；估计线性回归模型；模型比较，根据判定系数、残差图等进行综合分析。
3、预习要求及参考书目1）潘省初：《计量经济学》，中国人民大学出版社，。
2）赵卫亚：《计量经济学教程》，上海财经大学出版社，。
3）M.伍徳里奇：《计量经济学导论》，中国人民大学出版社，4、实验步骤：1）启动Eviews软件，熟悉Eviews软件的工作窗口；2）根据窗口文件提示，输入我国税收数据（见参考书2）P311）；3）进行数据处理和分析；4）总结Eviews软件中的简单函数、描述统计函数和回归统计函数的使用方法和程序。
5、实验报告要求：按规定内容完成。
实验二 :Eviews的应用-多元回归分析1、实验目的：1）、重点掌握Eviews软件的多元回归分析方法；2）利用Eviews软件对回归结果进行验证。
2、实验内容：1）练习Eviews软件的基本操作程序和和各种命令文件代码；2）建立我国国有独立核算工业企业生存函数，然后建立多元线性回归模型；比较、选择最佳模型。
3）对相关数据数据进行回归分析和结果检验。
3、预习要求及参考书目1）潘省初：《计量经济学》，中国人民大学出版社，。
2）赵卫亚：《计量经济学教程》，上海财经大学出版社，。
3）M.伍徳里奇：《计量经济学导论》，中国人民大学出版社，4、实验步骤：1）在Windows窗口下启动Eviews软件；2）建立我国国有独立核算工业企业生存函数，然后建立多元线性回归模型；比较、选择最佳模型。
《计量经济学》上机实验报告样板
《计量经济学》上机实验报告样板《计量经济学》上机实验报告样板实验名称：单变量线性回归模型实验时间：xxxx年xx月xx日实验目的：通过对单变量线性回归模型的实验学习，掌握计量经济学中的基本数据处理方法，理解回归模型的建立和应用。
实验内容：使用给定的数据集，运用最小二乘法估计单变量线性回归模型的参数，并进行模型评估、推断统计和预测。
具体步骤如下：1. 数据准备：导入实验所需数据集，并进行数据的初步查看和处理，包括缺失值处理、异常值检测等。
2. 模型建立：选择合适的变量，建立单变量线性回归模型，确定模型的形式。
3. 参数估计：使用最小二乘法估计模型的参数，计算斜率和截距，并进行显著性检验。
4. 模型评估：通过残差分析、拟合优度等指标，评估模型的拟合效果和可解释性。
5. 推断统计：对模型参数进行推断统计，包括置信区间估计、假设检验等，判断回归系数是否显著。
6. 预测应用：应用模型进行预测，给出对新数据的预测结果，并分析预测的可信度。
实验结果及分析：1. 数据准备：对实验所用数据进行初步查看后发现，数据集中存在缺失值和异常值，需要进行处理。
经过处理后，得到完整的数据集。
2. 模型建立：根据实验要求，选择自变量X和因变量Y，建立线性回归模型。
假设模型为Y = β0 + β1X，其中Y为因变量，X为自变量。
3. 参数估计：使用最小二乘法对模型进行参数估计，计算出斜率β1和截距β0。
斜率β1表示X对Y的影响程度，截距β0表示当X为0时，Y的取值。
4. 模型评估：通过残差分析和拟合优度等指标，评估模型的拟合效果。
残差分析结果显示，残差的分布符合正态分布，拟合优度指标R^2较高，表明模型的拟合效果较好。
5. 推断统计：对模型参数进行推断统计，计算出斜率和截距的置信区间估计，并进行假设检验。
结果显示，斜率和截距的置信区间不含0，说明回归系数是显著的。
6. 预测应用：应用建立好的模型对新的数据进行预测。
根据模型得到的预测结果，并分析了预测结果的可信度。
《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。
计量经济学上机实验一
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。
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。
表1-1 我国税收与GDP统计资料单位：亿元年份税收 Y GDP X 年份税收 Y GDP X 1985 2041 8964 1992 3297 26638 1986 2091 10202 1993 4255 34634 1987 2140 11963 1994 5127 46759 1988 2391 14928 1995 6038 58478 1989 2727 16909 1996 6910 67885 1990 2822 18548 1997 8234 74463 1991 2990 21618 1998 9263 79396资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件㈠EViews对系统环境的要求⒈一台386、486奔腾或其他芯片的计算机，运行Windows3.1、Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统；⒉至少4MB内存；⒊VGA、Super VGA显示器；⒋鼠标、轨迹球或写字板；⒌至少10MB以上的硬盘空间。
㈡安装步骤⒈点击“网上邻居”，进入服务器；⒉在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe，会出现如图1-1所示的安装界面，直接点击next按钮即可继续安装；⒊指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，如图1-2所示），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可；⒋安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。
图1-1 安装界面1图1-2 安装界面2二、数据的输入、编辑与序列生成㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口（如图1-3所示）。
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上机操作步骤：
1、样本回归模型：data y x ls y c x
2、Goldfeld-Quandt 法：
Sort x （假设有60 个样本，去掉中间16个，则样本应是以下）
Smpl 1 22
Ls y c x
Rss1=
Smpl 39 60
Ls y c x
Rss2=
F=rss2/rss1= >F 0.05(22,22) ≈2.05
模型存在异方差。
3、White 方法检验模型：（解释变量只有x,就用no cross ,若是有x2 x3 x4等多个解释变量，就用cross ）
Smpl 1 60
Ls y c x
在方程窗口点View/residual/white ………
nR 2
= ,> 205.0χ（2）=5.99,或P=0.0044 (n 是样本个数，R^2是可决系数) 4、加权最小二乘法（WLS ）法：
ls y c x
genr w1=1/resid^2（建议采用此权重变量，也可以使用其他权重变量）
ls(w=w1) y c x
5、使用互相关分析命令，初步判断滞后期的长度：cross y x
6、阿尔蒙法建立分布滞后模型：ls y c pdl(x,s,m) （s 代表滞后期长度，m 一般取2或者
3.）
7、模型的短期乘数就是x 的系数。
8、DW 检验法：DW=2，ρ=0，DW=0，一阶高度正相关，DW=4，一阶高度负相关。
dl DW ≤≤0，一阶正相关，44≤≤-DW dl ，一阶负相关。
9、BG 检验法：在方程窗口点击VIEW/RESIDUIAL TEST/ SERIAL CORRELATION LM TEST
10、广义差分法：
ident resid
ls y c x ar(1)
11、虚拟变量模型：（从1985-1998,1996为分界线）
smpl 1985 1995
genr d1 = 0
smpl 1996 1998
genr d1 = 1
data d1
genr xd = x*d1
smpl 1985 1998
ls y c x d1 xd
12、多重共线性：
1、简单相关系数检验
COR X1 X2 X3 X4
2、某一解释变量(如X1)的VIF
LS X1 C X2 X3 X4 VIF=1/(1-R2)
3、某一解释变量(如X1)的TOL：TOL=1/VIF=1-R2
4、采用逐步回归法建立最终方程
13、Glejser检验 (假定h=1时)
Ls y c x
Genr e1=abs(resid)
Ls e1 c x
F= ，或P=
14、Park检验
Ls y c x
Genr lne2=log(resid^2)
Genr lnx=log(x)
Ls lne2 c lnx
F= , 或P=
15、偏相关系数检验
LS Y C X
IDENT RESID
16：非线性回归模型
1、可线性化(重点掌握)
如：LNY=a + bLNX
则 LS LOG(Y) C LOG(X)
以及多项式模型、指数模型、幂函数等。
2、不可线性化
如：Y=a(X-b)/(X-c)
则 (1) 设定待估参数的初始值。
方式1：使用PARAM命令，格式为：
PARAM 1 初始值1 2 初始值2 ……
方式2：在工作文件窗口中双击序列C，并在序列窗口中直接输入参数的初始值
(2)估计非线性模型
NLS Y= C(1)*(X-C(2))/(X-C(3))
17、趋势图 PLOT；相关图(散点图) SCAT。