一元线性回归模型实验报告
山东轻工业学院实验报告成绩
课程名称：计量经济学指导教师：刘海鹰实验日期： 2012年4月9日
院（系）：商学院专业班级金融10-1 实验地点：机电楼B座5楼
学生姓名：张文奇学号： 201008021029 同组人无
实验项目名称：一元线性回归方程的预测
一、实验目的和要求
掌握利用 EViews 建立一元线性回归模型的方法，并且进行参数估计，对其结果进行相关分析以及未来形势的预测。
二、实验原理
一元线性回归模型的建立与参数估计及点预测、EViews 软件
三、主要仪器设备、试剂或材料
计算机、EViews 软件
四、实验方法与步骤
1、启动Eviews5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1980，End date中输入1998，点击OK按钮。
2、在主菜单上依次单击Quick→Empty Group。
3、建立一个空组，输入数据。
4、为每个时间序列取序列名。单击数据表中的SER01，在数据组对话框中的命令窗口输入该序列名称Y，回车后Yes。采用同样的步骤修改序列名X。数据输入操作完成。
5、数据输入完毕，单击工作文件窗口工具条的Save或单击菜单兰的File Save将数据存入磁盘,文件名为张文奇。
6、在主菜单上选Quick菜单，单击Estimate Equation项，屏幕出现Equation Specification估计对话框，在Estimation Settings中选OLS估计，即Least Squares，输入：Y C X（其中C为Eviews固定的截距项系数）。然后OK，出现方程窗口。Eviews的估计结果。如图一
7、单击工作文件框中Pros中的structure/resize current page，将样本空间从1980-1998扩展到1980-2000。然后编辑解释变量X。在Group数据框中输入变量X的1999年（1763元）和2000年（1863元）的数据。
8、在前面Equation对话框中选Forecast，将时间Sample定义在1980-2000，
这时 Eviews 自动计算出1999、2000年的预测值。如表一所示
五、实验数据记录、处理及结果分析
图一：
一）结果分析：
1、样本回归方程为Y=135.31+0.69X
(5.47) (28.04)
β
=0.69表示人均可支配收入每增加1元，将有0.69用于消费性支出。
1
2、根据回归结果中的相关数据R- squared =0.98，说明总离合差平方和的
98%被样本回归直线解释，仅有未被解释8%，因此可知样本回归直线对样本点的拟合优度是较高的。
给出显著水平a=0.05，查自由度v=19-2=17的t分布表，得临界值t0.025（17）=2.11,t0=5.47>t0.025(17),t1=28.04> t0.025(17),所以回归系数均显著不为0，而且X对Y有显著影响。
二）预测：
1999年和2000年某市城镇居民年人均消费性支出预测值分别为1354.88元和1424.04元。结果如表一
表一
六、讨论、心得
通过上机操作，懂得如何使用Eviews，进行一元线性回归模型的参数估计，预测及结果分析。
计量经济学实验一 一元回归模型
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】 【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。 一、建立工作文件 ⒈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1 Eviews菜单方式创建工作文件示意图
图2 工作文件定义对话框 本例中选择时间频率为Annual（年度数据），在起始栏和终止栏分别输入相应的日期85和98。然后点击OK，在Eviews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口（如图3所示）。 图3 Eviews工作文件窗口 一个新建的工作文件窗口内只有2个对象(Object）,分别为c（系数向量）和resid（残差）。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。 ⒉命令方式 还可以用输入命令的方式建立工作文件。在Eviews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，其格式为： CREATE 时间频率类型起始期终止期 本例应为：CREATE A 85 98 二、输入数据 在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令： DA TA Y X 此时将显示一个数组窗口（如图4所示），即可以输入每个变量的数值
计量经济学实验报告范文
S .. . .. 学生实验报告 （经管类专业用） 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 经研究发现，家庭书刊消费受家庭收入几户主受教育年数的影响，表中为对某地区部分. . . 资料. .
8 家庭抽样调查得到样本数据： (1) 建立家庭书刊消费的计量经济模型； （2）利用样本数据估计模型的参数； （3）检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响； （4）分析所估计模型的经济意义和作用 答：（1）建立家庭书刊消费的计量经济模型： i i i i u T X Y +++=321βββ 其中：Y 为家庭书刊年消费支出、X 为家庭月平均收入、T 为户主受教育年数 （2 即 i i i T X Y 3703.5208645.00162.50?++-= （49.46026）（0.02936） （5.20217） t= (-1.) (2.) (10.06702) R 2=0. 944732.02=R F=146.2974 (3) 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响: 由估计检验结果, 户主受教育年数参数对应的t 统计量为10.06702, 明显大于t 的临界值 131.2)318(025.0=-t ，同时户主受教育年数参数所对应的P 值为0.0000，明显小于05.0=α， 均可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。 （4）本模型说明家庭月平均收入和户主受教育年数对家庭书刊消费支出有显著影响，家庭月平均收入增加1元，家庭书刊年消费支出将增加0.086元，户主受教育年数增加1年，家庭书刊年消费支出将增加52.37元。
线性回归分析实验报告
实验一：线性回归分析 实验目的：通过本次试验掌握回归分析的基本思想和基本方法，理解最小二乘法的计算步骤，理解模型的设定T检验，并能够根据检验结果对模型的合理性进行判断，进而改进模型。理解残差分析的意义和重要性，会对模型的回归残差进行正态型和独立性检验，从而能够判断模型是否符合回归分析的基本假设。 实验内容：用线性回归分析建立以高血压作为被解释变量，其他变量作为解释变量的线性回归模型。分析高血压与其他变量之间的关系。 实验步骤： 1、选择File | Open | Data 命令，打开gaoxueya.sav 图1-1 数据集gaoxueya 的部分数据 2、选择Analyze | Regression | Linear…命令，弹出Linear Regression (线性回归) 对话框，如 图1-2所示。将左侧的血压（y）选入右侧上方的Dependent(因变量) 框中，作为被解释变量。再分别把年龄（x1）、体重（x2）、吸烟指数（x3）选入Independent （自变量）框中，作为解释变量。在Method（方法）下拉菜单中，指定自变量进入分析的方法。 图1-2 线性回归分析对话框 3、单击Statistics按钮，弹出Linear Regression : Statistics（线性回归分析：统计量）对话框，如图1-3所示。
1-3线性回归分析统计量对话框 4、单击 Continue 回到线性回归分析对话框。单击Plots ，打开Linear Regression:Plots （线性回归分析：图形）对话框，如图1-4所示。完成如下操作。 图1-4 线性回归分析：图形对话框 5、单击Continue ，回到线性回归分析对话框，单击Save按钮，打开Linear Regression；Save 对话框，如图1-5所示。完成如图操作。 图1-5 线性回归分析：保存对话框
计量经济学 实验一 一元线性回归 完成版
实验一一元线性回归方程 1.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：亿元地区Y GDP 地区Y GDP 北京1435.7 9353.3 湖北434.0 9230.7 天津438.4 5050.4 湖南410.7 9200.0 河北618.3 13709.5 广东2415.5 31084.4 山西430.5 5733.4 广西282.7 5955.7 内蒙古347.9 6091.1 海南88.0 1223.3 辽宁815.7 11023.5 重庆294.5 4122.5 吉林237.4 5284.7 四川629.0 10505.3 黑龙江335.0 7065.0 贵州211.9 2741.9 上海1975.5 12188.9 云南378.6 4741.3 江苏1894.8 25741.2 西藏11.7 342.2 浙江1535.4 18780.4 陕西355.5 5465.8 安徽401.9 7364.2 甘肃142.1 2702.4 福建594.0 9249.1 青海43.3 783.6 江西281.9 5500.3 宁夏58.8 889.2 山东1308.4 25965.9 新疆220.6 3523.2 河南625.0 15012.5 要求，运用Eviews软件： (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； 解：散点图如下： 得到估计方程为： ˆ0.07104710.62963 =- y x
这个估计结果表明，GDP 每增长1亿元，各地区税收将增加0.071047亿元。 (2) 对所建立的回归方程进行检验； 解：从回归的估计的结果来看，模型拟合得较好。可决系数2 0.7603R =，表明各地区税收变化的76.03%可由GDP 的变化来解释。从斜率项的t 检验值看，大于5%显著性水平下自由度为229n -=的临界值0.025(29) 2.05t =，且该斜率满足0<0.071047<1，表明2007年，GDP 每增长1亿元，各地区税收将增加0.071047亿元。 (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。 解：由上述回归方程可得地区税收收入的预测值： ˆ0.0710********.62963593.3Y =⨯-= 下面给出税收收入95%置信度的预测区间： 由于国内生产总值X 的样本均值与样本房差为 ()8891.126()57823134E X Var X == 于是，在95%的置信度下，0()E Y 的预测区间为 593.3 2.045±593.3113.4761=± 或(479.8239,706.7761) 当GDP 为8500亿元时地区的税收收入的个值预测值仍为593.3。同样的，在95% 的置信度下，该地区的税收收入的预测区间为 593.3 2.045593.3641.0421 ±=±或（-47.7,1234.3）。
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 027720989.3200042964.622863.9 20XX20XX20XX20XX20XX20XX46385.45127457408.164623.17 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
一元线性回归模型的参数估计实验报告
一元线性回归模型的参数估计实验报告 一、实验目的 通过实验了解一元线性回归模型，理解线性回归模型的原理，掌握回归系数的计算方法和用途，并运用Excel对一组数据进行一元线性回归分析，并解释拟合结果。 二、实验原理 1.一元线性回归模型 一元线性回归模型是指只有一个自变量和一个因变量之间存在线性关系，数学为： `Y = β0 + β1X + ε` 其中，Y表示因变量的数值，X表示自变量的数值，β0和β1分别是系数，ε表示误差项。系数是待求的，误差项是不可观测和无法准确计算的。 2.回归系数的计算方法 回归系数通常使用最小二乘法进行计算，最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的方法。具体计算方法如下： （1）计算X的平均值和Y的平均值； （2）计算X和Y的样本标准差； （3）计算X和Y的协方差以及相关系数； （4）计算回归系数β1和截距β0； 三、实验步骤 1.导入实验数据 将实验数据导入Excel，并进行清理。 2.绘制散点图 在Excel中绘制散点图，判断是否存在线性关系。 3.计算相关系数 通过Excel的相关系数函数计算出X和Y的相关系数。
通过Excel的回归分析函数计算出回归方程。 5.分析结果 分析回归方程的拟合程度以及回归系数的意义。 四、实验结果 1.数据准备 通过Excel的回归分析函数，计算出回归系数为β0=1.1145，β1=2.5085，回归方程为`Y=1.1145+2.5085X`，如下图所示： （1）拟合程度：相关系数为0.870492，说明自变量和因变量之间存在一定的线性关系，回归方程的拟合程度较好。 （2）回归系数的意义：截距为1.1145，表示当自变量为0时，因变量的值为1.1145；回归系数为2.5085，表示自变量增加1个单位，因变量会增加2.5085个单位。
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.
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，并写出回归方程，对回归方程进行方差分析、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周时间，收集了每周加班数据和签发的新保单数目，x为每周签发的新保单数目，y为每周加班时间（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方程。 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.对回归方程作方差分析。 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.对回归方程做残差图并作相应的分析。 x=张，需要的加班时间是多11.该公司预测下一周签发新保单01000 少？ 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 如图是以每周加班时间为纵坐标，每周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方程
用SPSS求得回归方程的系数01,ββ分别为0.118,0.004，故我们可以写出其回归方程如下： =+ 0.1180.004 y x 3.求回归标准误差σ∧ ANOVA a 模型平方和自由度均方 F 显著性 1 回归16.68 2 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
回归分析 实验报告
回归分析实验报告 1. 引言 回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。它通过建立一个数学模型来预测一个变量（因变量）与一个或多个其他变量（自变量）之间的关系。本实验报告旨在介绍回归分析的基本原理，并通过一个实际案例来展示其应用。 2. 回归分析的基本原理 回归分析的基本原理是基于最小二乘法。最小二乘法通过寻找一条最佳拟合直线（或曲线），使得所有数据点到该直线的距离之和最小。这条拟合直线被称为回归线，可以用来预测因变量的值。 3. 实验设计 本实验选择了一个实际数据集进行回归分析。数据集包含了一个公司的广告投入和销售额的数据，共有200个观测值。目标是通过广告投入来预测销售额。 4. 数据预处理 在进行回归分析之前，首先需要对数据进行预处理。这包括了缺失值处理、异常值处理和数据标准化等步骤。 4.1 缺失值处理 查看数据集，发现没有缺失值，因此无需进行缺失值处理。 4.2 异常值处理 通过绘制箱线图，发现了一个销售额的异常值。根据业务经验，判断该异常值是由于数据采集错误造成的。因此，将该观测值从数据集中删除。 4.3 数据标准化 为了消除不同变量之间的量纲差异，将广告投入和销售额两个变量进行标准化处理。标准化后的数据具有零均值和单位方差，方便进行回归分析。 5. 回归模型选择 在本实验中，我们选择了线性回归模型来建立广告投入与销售额之间的关系。线性回归模型假设因变量和自变量之间存在一个线性关系。
6. 回归模型拟合 通过最小二乘法，拟合了线性回归模型。回归方程为： 销售额 = 0.7 * 广告投入 + 0.3 回归方程表明，每增加1单位的广告投入，销售额平均增加0.7单位。 7. 回归模型评估 为了评估回归模型的拟合效果，我们使用了均方差（Mean Squared Error，MSE）和决定系数（Coefficient of Determination，R^2）。 7.1 均方差 均方差度量了观测值与回归线之间的平均差距。在本实验中，均方差为10.5， 说明模型的拟合效果相对较好。 7.2 决定系数 决定系数表示因变量的变异程度能够由自变量解释的比例。在本实验中，决定 系数为0.85，说明广告投入可以解释销售额的85%的变异。 8. 结论 通过回归分析，我们建立了一个线性回归模型来预测销售额。实验结果表明， 广告投入对销售额有着显著的影响。每增加1单位的广告投入，销售额平均增加0.7单位。回归模型的拟合效果较好，能够解释销售额85%的变异。 9. 局限性与改进 本实验使用了一个简单的线性回归模型来解释销售额与广告投入的关系。然而，实际情况可能更加复杂，可能存在其他因素对销售额的影响。因此，未来的研究可以考虑引入更多的自变量，以建立更准确的预测模型。 10. 参考文献 1.James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning. Springer. 2.Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley & Sons. 以上是本次回归分析实验报告的详细步骤和结果。通过该实验，我们展示了回 归分析的基本原理，并使用一个实际案例进行了实际应用。回归分析是一种强大的统计工具，能够帮助我们理解变量之间的关系并做出预测。希望本实验报告能对读者理解回归分析的方法和应用提供帮助。
一元线性回归预测实验报告
1、实验过程和结果记录：（1）实验数据
（2）人均可支配收入与人均消费性支出散点图 （3）数据分析步骤 4、 （5）最终实验结果
2、人均可支配收入为12千元时的人均消费性支出和置信度为95%的预测区间计算步骤： （1）一元线性回归方程为Y=0.72717+0.6741420X （2）将0X =12带入样本回归方程可得0Y 的预测值=0.72717+0.674142*12=8.816874千元 （3 ）0e S =千元 结论：因此，当城镇居民家庭的人均可支配收入为12千元时，人均消费性支出地点预测为8.816874千元； 置信度为95%的预测区间为（8.816874-1.96*0.0542千元,8.816874+1.96*0.0542千元） 即（8.71千元,8.92千元） 六、实验结果及分析 1、实验结果： 当城镇居民家庭的人均可支配收入为12千元时，人均消费性支出地点预测为8.816874千元； 置信度为95%的预测区间为（8.816874-1.96*0.0542千元,8.816874+1.96*0.0542千元） 即（8.71千元,8.92千元） 2、实验分析 （1）相关系数：相关系数R 实际上是判定系数的平方根，相关系数R 从另一个角度说明了回归直线的拟合优度。|R|越接近1，表明回归直线对观测数据的拟合程度就越高。R=0.999592，接近于1，所以人均可支配收入和人均消费支出相关程度高。 （2）判定系数：该指标测度了回归直线对观测数据的拟合程度。若所有观测点，落在直线上，残差平方和RSS=0，则R^2=1，拟合是完全的；0≤R^2≦1。R^2越接近1，表明回归平方和占总平方和的比例越大，回归直线与各观测点越接近，用X 的变化来解释Y 值的部分就越多，回归直线的拟合度就越好；反之，R^2越接近0 ，回归直线的拟合度
应用回归分析实验报告1
应用回归分析实验报告1 应用回归分析实验报告 日期:20 14 年月日班级 13应用统计姓名刘金兴学号 2013154020 实验利用spss软件对销售收入y和广告费用x进行回归分析 名称 问题背景描述: 为了调查某广告对销售收入的影响，某商店记录了5个月的销售收入y(万元)和广告费用x(万元)，数据见表2.6: 表2.6: 月份 1 2 3 4 5 x 1 2 3 4 5 y 10 10 20 20 40 实验目的: 学会初步使用spss软件和利用spss软件进行简单的回归分析。 实验原理与数学模型: 由散点图我们看到，随着广告费用x(万元)的增加，销售收入y(万元)也随之增加，而且5个样本点大致分布在一条直线的周围。因此，用直线回归模型去描述它们是合适的。故可以采用一元线性回归模型。 实验所用软件及版本:IBM SPSS 19.0 主要内容(要点): (1) 画散点图。 (2) X与y之间是否大致呈线性关系, (3) 用最小二乘估计求出回归方程。
,(4) 求回归标准误差。ˆ ˆˆ(5) 给出与的置信度为,,,的区间估计。 ,,01 (6) 计算,与,的决定系数。 (7) 对回归方程作方差分析。 ,(8) 作回归系数1的显著性检验。 (9) 作相关系数的显著性检验。 (10) 对回归方程作残差图并作相应的分析。 (11) 求当广告费用为,.,万元时，销售收入将达到多少，并给出置信度为%95的置信区间。实验过程记录(含基本步骤、主要程序清单及异常情况记录等): (1)散点图如图所示: (2)由散点图可得，x与y之间大致呈线性关系。 (3)利用spss软件对数据进行分析得下表: a系数 非标准化系数标准系数
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
(2023)一元线性回归分析研究实验报告(一)
(2023)一元线性回归分析研究实验报告(一) 分析2023年一元线性回归实验报告 实验背景 本次实验旨在通过对一定时间范围内的数据进行采集，并运用一元线 性回归方法进行分析，探究不同自变量对因变量的影响，从而预测 2023年的因变量数值。本实验中选取了X自变量及Y因变量作为研究 对象。 数据采集 本次实验数据采集范围为5年，采集时间从2018年至2023年底。数 据来源主要分为两种： 1.对外部行业数据进行采集，如销售额、市场份额等； 2.对内部企业数据进行收集，如研发数量、员工薪资等。 在数据采集的过程中，需要通过多种手段确保数据的准确性与完整性，如数据自动化处理、数据清洗及校验、数据分类与整理等。 数据分析与预测 一元线性回归分析 在数据成功采集完毕后，我们首先运用excel软件对数据进行统计及 可视化处理，制作了散点图及数据趋势线，同时运用一元线性回归方 法对数据进行了分析。结果表明X自变量与Y因变量之间存在一定的 线性关系，回归结果较为良好。 预测模型建立 通过把数据拆分为训练集和测试集进行建模，本次实验共建立了三个 模型，其中模型选用了不同的自变量。经过多轮模型优化和选择，选 定最终的预测模型为xxx。预测结果表明，该模型能够对2023年的Y 因变量进行较为准确的预测。
实验结论 通过本次实验，我们对一元线性回归方法进行了深入理解和探究，分 析了不同自变量对因变量的影响，同时建立了多个预测模型，预测结 果较为可靠。本实验结论可为企业的业务决策和经营策略提供参考价值。同时，需要注意的是，数据质量和采集方式对最终结果的影响， 需要在实验设计及数据采集上进行充分的考虑和调整。 实验意义与不足 实验意义 本次实验不仅是对一元线性回归方法的应用，更是对数据分析及预测 的一个实践。通过对多种数据的采集和处理，我们能够得出更加准确 和全面的数据分析结果，这对于企业的经营决策和风险控制十分重要。同时，本实验所选取的X自变量及Y因变量能够涵盖多个行业及企业 相关的数据指标，具有一定的代表性和客观性。 实验不足 在本次实验中，我们仍存在一些不足之处： 1.数据采集范围和样本数量相对较小，可能不能完全反映实际情况； 2.在缺乏一定行业或领域专业知识的情况下，对数据的解释及结果 分析可能存在一定难度； 3.预测模型在实际应用中还需要进一步的验证和修改，保证其准确 性和可靠性。 总结 通过本次实验的设计和实现，我们得出了一元线性回归在数据分析及 预测中的应用，同时也为数据采集、清洗、分析、建模提供了一定的 参考和实践。虽然本实验仍存在一定的不足和局限性，但仍为数据分 析及业务应用提供了一定的指导和借鉴。
用eviews进行一元线性回归分析报告
外国语大学国际商学院 本科生课程论文（设计） 题目：一元回归分析居民收入和支出的关系姓名： 学号： 专业： 年级： 班级： 任课教师： 2014 年 4 月
容摘要 随着本文中的收集数据参考了中国统计年鉴以及书本《计量经济学》中的相关统计结果，对我国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出进行分析。利用EVIEWS软件对计量模型进行参数评估和检验，最终得出相关结论。 关键词：居民消费；居民收入；EVIEWS；一元回归分析
目录 一、引言 (1) （一）研究背景 (1) （二）研究意义 (1) 二、研究综述 (2) （一）模型设定 (2) 1.定义变量 (2) 2.数据来源 (2) （二）作散点图 (3) 三、估计参数 (4) （一）操作步骤 (4) （二）回归结果 (4) 四、模型检验 (5) （一）经济意义检验 (5) （二）拟合优度和统计检验 (5) （三）回归预测 (5) 五、结论 (5) 参考文献： (6)
一元回归分析居民收入与支出的关系 一、引言 （一）研究背景 随着近年来我国成为世界第二大经济体，居民的高生活水平也日益显著。我国人口正在高速城镇化，2011年中国大陆城镇人口为69079万人，城镇人口占总人口比重达到51.27％。因此城镇居民作为消费主体，研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系，可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况，因此能更好的的带动我国GDP的飙升，改善居民的生活水平。 （二）研究意义 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这要是人民生活水平的具体体现。改革开饭以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出，最高的是市达人均20667.91元，最低的则是，人均只有8871.27元，是的2.33倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要做具体的分析。影响各地区居民消费指出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售业物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
《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 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 185895.8 68352.6 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 534123.0 210307.0 2013 588018.8 242842.8 2014 635910.0 271896.1 数据来源：https://www.360docs.net/doc/4019206215.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-中的第三个获得在上方输入ls y c x回车得到下图
用Excel进行一元线性回归分析报告
用Excel进行一元线性回归分析 Excel功能强大，利用它的分析工具和函数，可以进行各种试验数据的多元线性回归分析。本文就从最简单的一元线性回归入手. 在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉与到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 文章使用的是2000版的软件,我在其中的一些步骤也添加了2007版的注解. 首先录入数据. 以连续10年最大积雪深度和灌溉面积关系数据为例予以说明。录入结果见以下图（图1）。 图1 第二步，作散点图 如图2所示，选中数据（包括自变量和因变量），点击“图表向导”图标；或者在 “插入”菜单中打开“图表（H）(excel2007)”。图表向导的图标为。选中数据后，数据变为蓝色（图2）。
图2 点击“图表向导”以后，弹出如下对话框（图3）： 图3 在左边一栏中选中“XY散点图”，点击“完成”按钮，立即出现散点图的原始形式（图4）：
灌溉面积y(千亩) 01020304050600 10 20 30 灌溉面积y(千亩) 图4 第三步，回归 观察散点图，判断点列分布是否具有线性趋势。只有当数据具有线性分布特征时，才能采用线性回归分析方法。从图中可以看出，本例数据具有线性分布趋势，可以进行线性回归。回归的步骤如下： ⑴ 首先，打开“工具”下拉菜单，可见数据分析选项（见图5）(2007为”数据”右端的”数据分析”)： 图5 用鼠标双击“数据分析”选项，弹出“数据分析”对话框（图6）：
计量经济学实验报告一元线性回归模型实验
2013－2014第1学期 计量经济学实验报告 实验（一）：一元线性回归模型实验 学号姓名：专业：国际经济与贸易 选课班级：实验日期：2013年12月2日实验地点：K306 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。 实验内容以下面1、2题为例进行操作。 1、为了研究深圳地方预算中财政收入与国内生产总值关系，运用以下数据： (1)建立深圳的预算内财政收入对GDP的回归； (2)估计模型的参数，解释斜率系数的意义； (3)对回归结果进行检验；
(4)若2002年的国内生产总值为3600亿元，试确定2002年财政收入的预测值和预 α=)。 测区间(0.05 2、在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上，公布有美国各航空公司业绩的统计数据。航班正点准时到达的正点率和此公司每10万名乘客中投诉1 (1)做出上表数据的散点图 (2)依据散点图，说明二变量之间存在什么关系？ (3)描述投诉率是如何根据航班正点率变化，并求回归方程。 (4)对回归方程的斜率作解释。 (5)假设航班正点率为80%，预测每10万名乘客投诉次数为多少？ 【实验步骤】 1. (1)创建工作文件 在主菜单上依次单击File→New→Workfile，选择数据类型和起止日期。时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。本题中在Start Data里输入1990，在End data 里输入2001。单击OK后屏幕出现Workfile工作框，如图所示。