EVIEWS案例：(消除异方差)医疗机构数与人口数的回归模型
Eviews多元回归分析案例研究
Eviews多元回归分析案例研究
介绍
本文档将通过一个案例研究来展示如何使用Eviews进行多元
回归分析。
案例描述
我们研究了一个包含多个自变量的回归模型，其中自变量包括A、B和C。
我们希望分析这些自变量与因变量之间的关系。
数据收集
为了进行分析，我们首先收集了一组包含因变量和自变量的数据。
我们使用Eviews进行数据导入和处理。
数据处理与分析
我们首先进行了数据清洗和处理，包括去除缺失值和异常值等。
然后，我们使用Eviews的多元回归功能进行分析。
通过建立回归
模型并进行参数估计，我们得出了自变量与因变量之间的关系。
结果解释
根据我们的分析，A、B和C变量在回归模型中都显示出了一
定的显著性。
具体来说，A和B变量对因变量有正向影响，而C变量对因变量有负向影响。
结论
根据我们的分析结果，我们可以得出结论，即A和B变量对
因变量有正向影响，而C变量对因变量有负向影响。
这些结果对于
我们理解和预测因变量的变化非常有帮助。
总结
通过使用Eviews进行多元回归分析，我们能够深入研究多个
自变量与因变量之间的关系。
通过清洗和处理数据，建立回归模型
并进行参数估计，我们能够获得关于自变量的重要信息，并对因变
量的变化有更好的理解和预测能力。
以上是本文档对Eviews多元回归分析案例研究的介绍和总结。
通过案例的分析过程，我们展示了如何使用Eviews进行多元回归
分析，并得出一些有关自变量与因变量之间关系的结论。
希望本文
档对您的研究和使用Eviews有所帮助。
Eviews基本回归模型
R2 1
uˆuˆ)
其中，uˆ是残差，y 是因变量的均值。
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15
2. R2 调整
使用R2 作为衡量工具存在的一个问题，即在增加新的自变 量时R2 不会减少。在极端的情况下，如果把样本观测值都作为 自变量，总能得到R2 为1。
R2 调整后的记为 R 2 ，消除R2 中对模型没有解释力的新增
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12
2. 标准差 (Std.Error) 标准差项报告了系数估计的标准差。标准差衡量了系数估 计的统计可信性----标准差越大，估计中的统计干扰越大。
估计系数的协方差矩阵是由以下公式计算得到的：
cov(b) ˆ 2 (X X )1
其中
ˆ 2 uˆuˆ /(T k 1)
uˆ y Xb 这里 uˆ是残差。而且系数估计值的标准差是这个矩阵对角线元
量图标 的对象会列在工作文档目录中，在方程说明中就
可以使用这个系数向量。例如，假设创造了系数向量 a 和 beta，各有一行。则可以用新的系数向量代替 c ：
log(csp)=a(1)+ beta(1)* log(csp(-1))
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6
§3.3 在EViews中估计方程
3.3.1 估计方法 说明方程后，现在需要选择估计方法。单击Method：进入 对话框，会看到下拉菜单中的估计方法列表：
标准的单方程回归用最小二乘估计。其他的方法在以后的
章节中介绍。采用OLS，TSLS，GMM，和ARCH方法估计的
方 程 可 以 用 一 个 公 式 说 明 。 非 线 性 方 程 不 允 许 使 用 binary ，
ordered，censored，count模型，或带有ARMA项的方程。
EViews计量经济学实验报告-异方差的诊断及修正模板(word文档良心出品)
姓名 学号实验题目 异方差的诊断与修正一、实验目的与要求：要求目的：1、用图示法初步判断是否存在异方差，再用White 检验异方差；2、用加权最小二乘法修正异方差。
二、实验内容根据1998年我国重要制造业的销售利润与销售收入数据，运用EV 软件，做回归分析，用图示法，White 检验模型是否存在异方差，如果存在异方差，运用加权最小二乘法修正异方差。
三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等）（一） 模型设定为了研究我国重要制造业的销售利润与销售收入是否有关，假定销售利润与销售收入之间满足线性约束，则理论模型设定为：i Y =1β+2βi X +i μ其中，i Y 表示销售利润，i X 表示销售收入。
由1998年我国重要制造业的销售收入与销售利润的数据，如图1：1988年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据 （单位：亿元）（二） 参数估计Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/19/05 Time: 15:27 Sample: 1 28Included observations: 28Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.03564 19.51779 0.616650 0.5428 X0.1043930.008441 12.366700.0000R-squared 0.854696 Mean dependent var 213.4650 Adjusted R-squared 0.849107 S.D. dependent var 146.4895 S.E. of regression 56.90368 Akaike info criterion 10.98935 Sum squared resid 84188.74 Schwarz criterion 11.08450 Log likelihood -151.8508 F-statistic 152.9353 Durbin-Watson stat1.212795 Prob(F-statistic)0.000000估计结果为： iY ˆ = 12.03564 + 0.104393i X （19.51779） (0.008441) t=（0.616650） （12.36670）2R =0.854696 2R =0.849107 S.E.=56.89947 DW=1.212859 F=152.9353这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均增长0.104393元。
《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》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 39105.72001 110270.4 43055.42002 121002.0 48135.92003 136564.6 52516.32004 160714.4 59501.02005 185895.8 68352.62006 217656.6 79145.22007 268019.4 93571.62008 316751.7 114830.12009 345629.2 132678.42010 408903.0 156998.42011 484123.5 183918.62012 534123.0 210307.02013 588018.8 242842.82014 635910.0 271896.1数据来源：/doc/0a16214232.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-descriptive statistics得到残差直方图打开工作文件第二个中的structure将workfiels选中第一个，将右边改为16个之后打开工作文件xy右键双击，open-as grope在回归方程中有Forecast，残差立为yfse，点击ok后自动得到下图在上方空白处输入ls y c s---之后点击proc 中的forcase 根据公式)|(0^0X Y Y E 得到2015估计量四、实验结果及分析（将本问题的回归模型写出，并作出经济意义检验、统计检验）回归模型为：y?=-8373.702+0.4167x经济意义：斜率系数0.4167表示在其他条件保持不变的情况下，GDP收入每增加1亿元，社会消费品零售总额平均增加0.4167亿元。
线性回归模型异方差的诊断与修正_基于EVIEWS软件的实例分析
７９９０．４５
６３１．３
青海
７７８５．０９
６２１．１
宁夏
７７４８．５３
６１１．３
新疆
８２０１．８２
６２５．１８
资料来源：中国价格及城镇居民家庭收支
调查统计年鉴［Ｍ］。中国统计出版社，２００５。
视化操作的优良性。可以使用鼠标对菜单
１、Ｇｏｌｄｆｅｌｄ－Ｑｕａｎａｄｔ 检验
和对话框进行操作，也可以通过主窗口上
Sum squared resid 48020.56 Schwarz criterion 10.40482
中国 集体经济·学术探讨
线性回归模型异方差的诊断与修正
———基于 EVIEWS 软件的实例分析
■ 张振强 韦兰英
摘 要 ：文 章 通 过 实 际 案 例 分 析 ，介 绍 了 回归模型异方差性的诊断与修正的几种方 法，并给出了如何结合 EVIEWS 软件实现 异方差性的检验与消除的方法和程序。
关键词：计量经济学；线性回归模型； 异方差；EVIEWS 软件
+u，其 中 ，ECM 反 映 了 国 民 收 入 和 货币供应量的短期波动偏离它们 长期均衡关系的程度。 方程估计结
表 3 误差修正模型估计结果
Dependent Variable：D（LOG_GDP） Method：Least Squares
果见表 3。
Sample （adjusted）：1995Q2 2008Q2
；（其中 ｋ
２
２
为解释变量的个数）。
计算
Ｆ
值：Ｆ＝
δ２２ δ１２
＝ ＲＳＳ２ ＲＳＳ１
，且
Ｆ
服
从
Ｆα（
ｎ－ｃ ２
－ｋ－１，ｎ－ｃ ２
eviews做回归分析报告
eviews做回归分析报告回归分析是一种常用的统计分析方法，通过建立一个数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。
EViews是一种专业的统计软件，可以使用它来进行回归分析并生成相应的分析报告。
下面是使用EViews进行回归分析报告的详细步骤：1. 导入数据：使用EViews打开数据文件，确保数据文件包含自变量和因变量的数据。
2. 创建回归方程：选择菜单栏中的“Quick/Estimate Equation”或者在工具栏中点击“Estimate Equation”按钮来创建一个回归方程。
在弹出的对话框中选择自变量和因变量，可以选择更多的选项来调整回归模型的设定。
3. 进行回归分析：点击对话框中的“OK”按钮，EViews将会进行回归分析并显示回归模型的估计结果。
在结果窗口中，你可以查看模型的拟合统计量、系数估计值、标准误差等信息。
4. 诊断检验：在结果窗口中，EViews会给出一些诊断检验的结果，如残差的正态性检验、异方差性检验等。
你可以根据这些检验结果来进一步判断回归模型的合理性。
5. 绘制图表：EViews提供了丰富的绘图功能，你可以在结果窗口中选择需要的图表类型，如散点图、回归方程图等。
6. 生成报告：最后，你可以将回归分析的结果和图表导出为报告文件。
在EViews中，你可以选择“File/Export/Report…”选项来将分析结果导出为报告文件。
你可以选择不同的格式，如Word、Excel等。
以上是使用EViews进行回归分析报告的基本步骤。
当然，在具体的应用中，你可能需要根据具体的研究问题进行更加详细和复杂的分析。
EViews提供了丰富的功能和命令，可以帮助你进行更深入的回归分析。
案例2利用Eviews4.0检验和消除异方差
案例2：利用Eviews4.0检验和消除异方差 一、实验目的本实验着重介绍如何检模型中是否存在异方差，如果存在自相关应该如何消除异方差。
二、本实验的主要步骤该实验主要的步骤可以用如下的框图来表示：三、一个示例为了了解某社区居民的消费情况，现从该社区随机抽取了35个家庭，取得了如下的一组数据，其中X 为可支配收入，Y 为消费性支出，试建立两者适当的回归模型，然后检验该模型是否存在异方差，如果存在异方差，请设法消除异方差。
X 1386.10 958.87 803.65 1143.23 2148.23 961.54 1114.11 1542.58 1200.28 Y 991.85 723.42 641.09 904.84 2106.02 900.84 913.08 1120.30 881.47 X 963.62 2089.99 1061.86 1187.20 2499.90 2194.69 1819.52 1457.14 944.28 Y 890.94 1712.49 952.36 845.29 2348.21 2036.46 1306.84 1214.63 751.32 X 912.00 1432.82 922.04 1063.76 893.70 1193.40 1684.75 1931.58 1993.19 Y 786.79 1000.25 710.30 1010.86 852.14 1132.18 1463.39 1677.38 1403.99 X 1548.98 968.36 894.15 1931.02 1035.20 2260.95 2065.01 1084.21 Y 1190.10 791.05 858.10 1512.94 807.16 2240.59 1529.55 972.27 解：1、首先建立一个工作文件，采用命令方法为：WORKFILE MYFILE U 1 35建立一个MFFILE 的工作文件，然后输入变量数据，命令为：DATA X Y其中Y 代表支出，X 代表收入。
eviews做回归分析报告
Eviews做回归分析报告引言回归分析是一种广泛应用于统计学和经济学中的数据分析方法。
它用于研究变量之间的关系，并预测一个变量如何受其他变量的影响。
Eviews是一种专业的统计软件，具有强大的回归分析功能。
本文将介绍如何使用Eviews进行回归分析，并提供详细的步骤说明。
步骤步骤一：准备数据首先，我们需要准备用于回归分析的数据。
数据应该以适当的格式存储，例如Excel表格或CSV文件。
确保数据文件中的变量以列的形式排列，并且每个观测值占据一行。
步骤二：导入数据打开Eviews软件，并使用菜单栏中的“File”选项导入数据文件。
选择正确的文件格式，并确保正确地指定数据的位置和格式。
导入后，您将在Eviews中看到您的数据。
步骤三：选择回归变量在Eviews中，选择要用作解释变量和被解释变量的列。
您可以通过单击变量名称在变量列表中选择变量。
如果您想选择多个变量，可以按住Ctrl键并单击每个变量。
步骤四：运行回归分析选择菜单栏中的“Quick”选项，然后选择“Estimate Equation”。
在打开的窗口中，选择“OLS”选项作为回归方法，并确保选择了正确的解释变量和被解释变量。
点击“OK”按钮以运行回归分析。
步骤五：分析结果回归分析完成后，您将在Eviews中看到一个结果窗口，其中包含了回归方程的统计信息和系数估计。
检查回归方程的显著性水平和系数的符号，以评估变量之间的关系。
此外，您还可以查看回归方程的拟合优度和残差分布，以评估模型的质量。
结论本文介绍了使用Eviews进行回归分析的步骤。
首先，我们需要准备数据并导入到Eviews中。
然后，选择回归变量并运行回归分析。
最后，我们分析了回归结果，并根据统计信息和系数估计评估了变量之间的关系。
Eviews是一种功能强大的统计软件，可以用于各种回归分析任务。
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第五章 案例分析
一、问题的提出和模型设定
根据本章引子提出的问题，为了给制定医疗机构的规划提供依据，分析比较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。
假定医疗机构数与人口数之间满足线性约束，则理论模型设定为
i i i u X Y ++=21ββ （5.31）
其中i Y 表示卫生医疗机构数，i X 表示人口数。
由2001年《四川统计年鉴》得到如下数据。
表5.1 四川省2000年各地区医疗机构数与人口数
地区
人口数（万人） X
医疗机构数（个）
Y
地区
人口数（万人） X
医疗机构数（个）
Y
成都 1013.3 6304 眉山 339.9 827 自贡 315 911 宜宾 508.5 1530 攀枝花 103 934 广安 438.6 1589 泸州 463.7 1297 达州 620.1 2403 德阳 379.3 1085 雅安 149.8 866 绵阳 518.4 1616 巴中 346.7 1223 广元 302.6 1021 资阳 488.4 1361 遂宁 371 1375 阿坝 82.9 536 内江 419.9 1212 甘孜 88.9 594 乐山
345.9
1132 凉山 402.4
1471 南充 709.2
4064
二、参数估计
进入软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数如下
表5.2
估计结果为
56.69,2665.508..,7855.0)
3403.8()
9311.1(3735.50548.563ˆ2===-+-=F e s R X Y i
i (5.32) 括号内为t 统计量值。
三、检验模型的异方差
本例用的是四川省2000年各地市州的医疗机构数和人口数，由于地区之间存在的不同人口数，因此，对各种医疗机构的设置数量会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和运用。
为此，必须对该模型是否存在异方差进行检验。
（一）图形法 1、软件操作。
由路径： ，进入 窗口，键入“y c x ”，确认并“”，得样本回归估计结果，见表5.2。
（1）生成残差平方序列。
在得到表5.2估计结果后，立即用生成命令建立序列2
i e ，记为e2。
生成过程如下，先按路径： ，进入 对话框，即
图5.4
然后，在对话框中（如图5.4），键入“e2=（）^2”，则生成序列2
e。
i
（2）绘制2t e对t X的散点图。
选择变量名X与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），进入数据列表，再按路径，可得散点图，见图5.5。
图5.5
2、判断。
由图5.5可以看出，残差平方2i e对解释变量X的散点图
主要分布在图形中的下三角部分，大致看出残差平方2i e 随i 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）检验 1、软件操作。
（1）对变量取值排序（按递增或递减）。
在菜单里选 命令，出现排序对话框，如果以递增型排序，选，如果以递减型排序，则应选，键入X ，点。
本例选递增型排序，这时变量Y 与X 将以X 按递增型排序。
（2）构造子样本区间，建立回归模型。
在本例中，样本容量21，删除中间1/4的观测值，即大约5个观测值，余下部分平分得两个样本区间：1—8和14—21，它们的样本个数均是8个，即821==n n 。
在菜单里，将区间定义为1—8，然后用方法求得如下结果
表5.3
在菜单里,将区间定义为14—21，再用方法求得如下结果
表5.4
（3）求F 统计量值。
基于表5.3和表5.4中残差平方和的数据，即 的值。
由表5.3计算得到的残差平方和为∑=9.14495821i
e
，由表
5.4计算得到的残差平方和为∑=8.73435522i
e
，根据检验，F 统计量
为
066
.59
.1449588
.734355212
2==
=
∑∑i
i e e F （5.33）
（4）判断。
在05.0=α下，式（5.33）中分子、分母的自由度均为6，查F 分布表得临界值为28.4)6,6(05.0=F ，因为
28.4)6,6(066.505.0=>=F F ，所以拒绝原假设，表明模型确实存在异方差。
（三）检验
由表5.2估计结果，按路径 （ ），进入检验。
根据检验中辅助函数的构造，最后一项为变量的交叉乘积项，因为本例为一元函数，故无交叉乘积项，因此应选 ，则辅助函数为
t t t t v x x +++=2
2102ααασ （5.34）
经估计出现检验结果，见表5.5。
从表5.5可以看出，0694.182
=nR ，由检验知，在05.0=α下，查2
χ
分布表,得临界值9915.5)2(2
05.0=χ（在（5.34）式中只有两项含有解释
变量，故自由度为2），比较计算的2
χ统计量与临界值，因为
0694.182=nR ＞9915.5)2(2
05.0=χ，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，
表明模型存在异方差。
表5.5
四、异方差性的修正 （一）加权最小二乘法（）
在运用法估计过程中，我们分别选用了权数
t i t i t t X w X w X w 1,1,13221===。
权数的生成过程如下，由图5.4，在对话
框中的 处，按如下格式分别键入：
X w /11=；2^/12X w =；)(/13X sqr w =，经估计检验发现用权数t w 2的效果最好。
下面仅给出用权数t w 2的结果。
加权最小二乘法:消除异方差
Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列 E1() 生成残差绝对值序列
(11) Y C X 以E1为权数进行加权最小二成估计
表5.7
表5.7的估计结果如下
8838.12,0493.276..,7060.1..,9387.0)
5894.3()
3794.4(9530.26090.368ˆ2====+=F e s W D R X Y i
i （5.36） 括号中数据为t 统计量值。
可以看出运用加权小二乘法消除了异方差性后，参数的t 检验均显
著，可决系数大幅提高，F 检验也显著，并说明人口数量每增加1万人，平均说来将增加2.953个卫生医疗机构，而不是引子中得出的增加5.3735个医疗机构。
虽然这个模型可能还存在某些其他需要进一步解决的问题，但这一估计结果或许比引子中的结论更为接近真实情况。