eviews--回归分析

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Eviews的logistic回归分析

Eviews的logistic回归分析

预测应用
利用建立的模型进行预测,比较预测结果与 实际观测值的差异。
06
结论与展望
研究结论
01
Logistic回归分析在eviews中 的实现方法已经得到了验证, 并且具有较高的预测精度和稳 定性。
02
通过eviews进行Logistic回归 分析可以有效地解决分类问题 ,尤其在二分类问题中表现优 异。
03
EViews软件介绍
软件概述
EViews是一款专门用于经济学、金融 学、统计学等领域的数据分析和预测 软件,具有强大的数据处理、回归分 析和时间序列分析功能。
EViews具有友好的用户界面和灵活的 操作方式,使得用户可以轻松地进行 数据处理、模型建立和预测分析。
EViews提供了丰富的数据接口,支持 多种数据格式,可以方便地导入各种 数据源,如Excel、CSV、数据库等。
变量选择
根据研究目的和理论背景,选择与购买行为相关 的自变量。
3
模型估计
使用EViews软件进行模型参数估计,得到回归 系数、置信区间等。
结果解读与讨论
结果解读
根据回归结果,解释各个自变量对因变量的 影响程度和方向。
模型评估
使用似然比检验、AIC等统计量评估模型的 拟合优度。
结果讨论
根据回归结果,探讨自变量之间的交互作用 和模型假设的合理性。
03
在实际应用中,Logistic回归 分析可以帮助我们更好地理解 数据之间的关系,为决策提供 有力支持。
研究不足与展望
目前的研究主要集中在Logistic回归 分析的算法实现和预测精度方面,对 于其理论基础和应用场景的研究还不 够深入。
在实际应用中,Logistic回归分析对 于异常值的敏感度较高,需要进一步 研究如何降低其对模型稳定性的影响 。

Eviews多元回归分析案例研究

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回归结果的理解

EVIEWS回归结果的理解

EVIEWS回归结果的理解在经济学和统计学中,回归分析是一种常用的方法,用于研究变量之间的关系。

EVIEWS是一款常用的计量经济学软件,通过进行回归分析,可以得到一系列统计结果。

本文将介绍EVIEWS回归结果的理解,并解释这些结果对研究的意义和解释。

一、回归方程在进行回归分析后,EVIEWS将给出一个回归方程。

回归方程表示了自变量与因变量之间的关系。

通常,回归方程的形式为:Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε其中,Y代表因变量,X1、X2、...、Xk代表自变量,β0、β1、β2、...、βk代表回归系数,ε代表误差项。

回归系数可以理解为自变量对因变量的影响程度,而误差项表示了模型无法解释的部分。

二、回归系数的解释EVIEWS给出的回归结果中,包含了回归方程中自变量的回归系数。

这些回归系数可以帮助我们理解自变量对因变量的影响。

回归系数的正负值表示变量间的正相关或负相关关系,绝对值大小表示相关关系的强弱程度。

需要注意的是,回归系数的统计显著性非常重要。

EVIEWS会给出回归系数的t值和p值,用于判断回归系数是否显著。

如果p值小于设定的显著性水平(通常为0.05),则认为回归系数是显著的,即表明自变量对因变量的影响是存在的。

三、决定系数(R-squared)在EVIEWS回归结果中,还会给出一个被称为决定系数的统计量,用于衡量回归模型对因变量的解释程度。

决定系数的取值范围在0到1之间,越接近1表示回归模型对因变量的解释能力越强。

需要注意的是,决定系数并不代表回归模型的好坏。

一个决定系数较高的回归模型并不一定是更好的模型,因为决定系数受到样本大小、变量选择等多个因素的影响。

因此,在解读决定系数时,需要结合实际问题和模型的适用性进行综合评估。

四、残差分析在EVIEWS回归结果中,还会给出一系列统计指标,用于评估回归模型的拟合优度和模型的合理性。

其中,残差是一项重要指标。

Eviews多元逻辑回归案例分析

Eviews多元逻辑回归案例分析

Eviews多元逻辑回归案例分析
简介
本文档旨在使用Eviews软件进行多元逻辑回归分析的案例研究。

逻辑回归是一种常见的统计方法,被广泛应用于解答分类问题。

通过利用Eviews软件的功能,我们将对一个特定案例进行多元逻
辑回归分析并得出结论。

数据收集与准备
在进行多元逻辑回归分析之前,我们首先需要收集并准备相关
的数据。

这些数据应包括自变量和因变量,以及其他可能影响结果
的变量。

采集的数据应保证准确性和完整性。

Eviews多元逻辑回归分析步骤
1. 导入数据:使用Eviews软件将准备好的数据导入到程序中。

2. 数据清洗:对导入的数据进行清洗,包括缺失值处理、异常
值处理等。

3. 模型建立:根据研究的目的和问题,选择合适的自变量进行
建模。

4. 模型估计:使用Eviews软件对建立的模型进行估计,得出
模型的系数和显著性水平。

5. 模型评估与解释:对估计结果进行评估和解释,包括模型的
拟合程度和自变量的影响程度。

6. 结论与讨论:根据模型的结果,得出结论并进行相应的讨论。

结论
通过本次多元逻辑回归分析,在Eviews软件的辅助下,我们
对指定案例进行了深入的研究和分析。

通过清洗数据、建立模型、
估计和解释结果,我们得出了相关结论并进行了进一步的讨论。


些结果将为进一步研究和决策提供有价值的参考和指导。

参考文献
[1] Eviews软件官方文档. (访问日期:XXXX年XX月XX日)。

(完整word)Eviews回归分析输出结果指标解释

(完整word)Eviews回归分析输出结果指标解释

Eviews回归分析输出结果指标解释Variable Coefficie Std。

Error t-Statistic Prob.X2。

0288730。

10155819。

977490。

0000回归结果的理解参数解释:1、回归系数(coefficient)注意回归系数的正负要符合理论和实际。

截距项的回归系数无论是否通过T检验都没有实际的经济意义。

2、回归系数的标准误差(Std。

Error)标准误差越大,回归系数的估计值越不可靠,这可以通过T值的计算公式可知3、T检验值(t-Statistic)T值检验回归系数是否等于某一特定值,在回归方程中这一特定值为0,因此T值=回归系数/回归系数的标准误差,因此T值的正负应该与回归系数的正负一致,回归系数的标准误差越大,T值越小,回归系数的估计值越不可靠,越接近于0。

另外,回归系数的绝对值越大,T值的绝对值越大。

4、P值(Prob)P值为理论T值超越样本T值的概率,应该联系显著性水平α相比,α表示原假设成立的前提下,理论T值超过样本T值的概率,当P值<α值,说明这种结果实际出现的概率的概率比在原假设成立的前提下这种结果出现的可能性还小但它偏偏出现了,因此拒绝接受原假设。

5、可决系数(R—squared)都知道可决系数表示解释变量对被解释变量的解释贡献,其实质就是看(y尖-y均)与(y=y均)的一致程度。

y尖为y的估计值,y均为y的总体均值。

6、调整后的可决系数(Adjusted R—squared)即经自由度修正后的可决系数,从计算公式可知调整后的可决系数小于可决系数,并且可决系数可能为负,此时说明模型极不可靠。

7、回归残差的标准误差(S。

E。

of regression)残差的经自由度修正后的标准差,OLS的实质其实就是使得均方差最小化,而均方差与此的区别就是没有经过自由度修正.8、残差平方和(Sum Squared Resid)见上79、对数似然估计函数值(Log likelihood)首先,理解极大似然估计法。

eviews回归分析结果解读

eviews回归分析结果解读

eviews回归分析结果解读EViews回归分析结果解读:一、模型验证1.残差检验:通过残差的自相关检验来评估模型拟合的效果。

EViews 提供的残差检验的指标主要有自相关系数(AC)、均值偏差(PD)和多元偏差(MD)等,通过综合这三个指标来验证模型的优度。

2.残差的正态性检验:通过对残差的正态检验,来判断模型是否拟合得合适。

EViews绘出的正态性检验图,其上四象限内的残差数据点簇应该尽可能集中在图中心。

3.异方差性检验:这是检验模型拟合优度的另一种用法,主要依靠残差曲线的图形显示。

异方差的判定参考指标主要有自相关(ACF)和偏度(SKEW),此外还可以看“逐步残差图”。

二、系数验证1.系数绝对值:通过检验系数,来确定模型中每个变量的解释力。

系数的绝对值越大,说明该变量对模型影响越大。

2.系数t检验:系数t检验主要用来检验回归分析模型中,系数中存在的显著性关系。

EViews通过给出系数的t值和概率值来做检验,如果概率值小于一定的显著性水平,则该系数的t值就具有统计学显著性,表明变量与目标变量有关系。

3.系数F检验:F检验用来检验模型均方根残差对应回归方程变量对解释能力的贡献程度。

F检验的结果反映了模型在拟合中的效果,当F值较大时,说明模型所用的变量都有较强的解释能力。

三、模型优度1.R平方:R平方指的是回归方程对于平均自变量的拟合程度。

它衡量的是样本内变量和预期值之间的相似程度,R平方越大,模型对数据的拟合度越高。

2.拟合误差:拟合误差指的是拟合出来的模型误差,它反映了独立变量与因变量之间存在的不确定性。

拟合误差越小,说明模型拟合效果越好。

3.解释力:这是一个衡量模型效果的比率,主要反映模型对数据集中变量对解释能力,一般要在0.7以上才有一定的参考价值。

四、回归方程概况回归方程概况意指模型中因变量的各种参数,如常数项a0、斜率a1以及误差项的统计量。

这些参数的准确性和完整度将影响到模型的拟合程度和预测能力。

用EViews3.1进行回归分析

用EViews3.1进行回归分析

似然数的对数
DW统计量
Mean dependent Var 因变量的均值
S.D dependent Var 因变量的标准差
Akaike info criterion 赤池信息准则
Schwarz criterion 施瓦兹信息准则
F-statistic
F统计量
Prob(F-statistic)
F统计量显著水平(概率值)
四、用OLS估计模型中的参数
R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
拟合优度
修正拟合优度
回归方程的标准差 ˆ u
残差平方和
2 i
五、预测2005年的出口总额 Procs :过程按钮
利用估计出方程的对话框,还可进行预测,点击 “Forecast”
同时在工作文件中出现标记
点击
,便得到所有预测值,见下页
在估计出的方程窗口中,点击 Resids可得 拟合图和残差图
红色表示实际值 、绿色表示估计值 、兰色表示残差
拟合图和残差图
计算预测值,在工作文件主窗口输入命令:
Scalar yhaatt182321= -1933.813059+0.052209357*182321
软件获取:
(1) 学校图书馆 ftp → softwares (软件
(2) EViews软件在教室电脑上拷即可。
(3)EViews软件占空间6.5MB 。
一、建立工作文件
在主菜单上一次点击File / New / Workfile ,建立 新工作文件。这时屏幕上出现“Workfile Range” 对话框,如图所示。

eviews做回归分析报告

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。

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1、Eviews 是什么
Eviews 是美国 QMS 公司研制的在 Windows 下专门从事数据分析、回归分析和预测的工 具。使用 Eviews 可以迅速地从数据中寻找出统计关系,并用得到的关系去预测数据的未来 值。Eviews 的应用范围包括:科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、 销售预测和成本分析等。 Eviews 是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。 Eviews 的前身是 1981 年第 1 版的 Micro TSP。目前最新的版本是 Eviews4.0。我们以 Eviews3.1 版本为例,介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。虽然 Eviews 是经济 学家开发的,而且主要用于经济学领域,但是从软件包的设计来看,Eviews 的运用领域并 不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目,也可以采用 Eviews 进行处理。 Eviews 处理的基本数据对象是时间序列,每个序列有一个名称,只要提及序列的名称 就可以对序列中所有的观察值进行操作,Eviews 允许用户以简便的可视化的方式从键盘或 磁盘文件中输入数据, 根据已有的序列生成新的序列, 在屏幕上显示序列或打印机上打印输 出序列,对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews 具有操作简便且可视化的操作风格, 体现在从键盘或从键盘输入数据序列、 依据已有序列生成新序列、 显示和打印序列以及对序 列之间存在的关系进行统计分析等方面。 Eviews 具有现代 Windows 软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的 Windows 菜单和对话框进行操作。 操作结果出现在窗口中并能采用标准的 Windows 技术对操作结果进 行处理。此外,Eviews 还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在 Eviews 的命令行中输 入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令,以便在后续的研究项目中使用这些程 序。
5、关闭 Eviews
关闭 Eviews 的方法很多:选择主菜单上的“File”→“Close”;按 ALT-F4 键;单击 Eviews 窗口右上角的关闭按钮;双击 Eviews 窗口左上角等。 Eviews 关闭总是警告和给予机会将那些还没有保存的工作保存到磁盘文件中。
第二部分案例:源自单方程计量经济模型 Eviews 操作
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例
图 2-1 这时屏幕上出现 Workfile Range 对话框,如图 2-2 所示。
图 2-2
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例
图 2-3
图 2-4
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例
二、输入和编辑数据
建立或调入工作文件以后,可以输入和编辑数据。输入数据有两种基本方法:命令方式 和菜单方式。 1.命令方式 命令格式:data 〈序列名 1〉 〈序列名 2〉 … 〈序列名 n〉 功能:输入新变量的数据,或编辑工作文件中现有变量的数据。 在本例中,在命令窗口直接输入: Data Y X 2.菜单方式 在主菜单上单击 Objects→New object, 在 New object 对话框里, 选 Group 并在 Name for Object 上定义变量名(如变量 X、Y) ,单击 OK,屏幕出现数据编辑框。 另一种菜单方式是在主菜单上依次单击 Quick→Group(见图 2-5) ,
图 2-5 建立一个空组(见图 2-6) , 再用方向键将光标移到每一列的顶部之后,输入各个变量 名,回车后输入数据(见图 2-7) 。另外数据还可以从 Excel 中直接复制到空组。 然后为每个时间序列取序列名。单击数据表中的 SER01(见图 2-8) ,在数据组对话框中 的命令窗口输入该序列名称,如本例中输入 X(见图 2-9) ,回车后 Yes。采用同样的步骤修 改序列名 Y(见图 2-10) 。数据输入操作完成。
3、Eviews 的窗口
Eviews 的窗口分为几个部分:标题栏、主菜单栏、命令窗口、状态行和工作区(如图 1-1 所示) 。
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例
图 1-1 Eviews 窗口 (1)标题栏 标题栏位于主窗口的顶部,标记有 Eviews 字样。当 Eviews 窗口处于激活时,标题栏颜 色加深,否则变暗。单击 Eviews 窗口的任意区域将使它处于激活状态。标题栏的右端有三 个按钮:最小化、最大化(或复原)和关闭。标题栏左边是控制框,控制框也有上述三个按 钮的功能且双击它关闭该窗口。 (2)主菜单 主菜单位于标题栏之下。 将指针移至主菜单上的某个项目并用鼠标左键单击, 打开一个 下拉式菜单,通过单击下拉菜单中的项目,就可以对它们进行访问。菜单中黑色的是可执行 的,灰色的是不可执行的无效项目。 主菜单栏上共有 7 个选项: “File”, “Edit”, “Objects”, “View”,“Procs”, “Quick”,“Options”,“Windows”,“Help” 。 (3)命令窗口 主菜单下的区域称作命令窗口。在命令窗口输入命令,按“ENTER”后命令立即执行。 命令窗口中的竖条称为插入点(或提示符) ,它指示键盘输入字符的位置。允许用户在提示 符后通过键盘输入 Eviews(TSP 风格)命令。如果熟悉 Micro TSP(DOS)版的命令,可以直 接在此输入,如同 DOS 版一样使用 Eviews。按 F1 键(或移动箭头) ,输入的历史命令将重 新显示出来,供用户选用。 将插入点移至从前已经执行过的命令行,编辑已经存在的命令,按 ENTER,立即执行原 命令的编辑版本。 命令窗口支持 cut-and-paste 功能,命令窗口、其他 Eviews 文本窗口和其他 Windows 程序窗口间可方便地进行文本的移动。 命令窗口的内容可以直接保存到文本文件中备用, 为 此必须保持命令窗口处于激活状态,并从主菜单上选择“File”→“Save as” 。 若输入的命令超过了命令窗口显示的大小, 窗口中就自动出现滚动条, 通过上下或左右
建立我国最终消费支出与国内生产总值(单位:亿元)之间的回归模型,并进行变量和
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例 方程整体的显著性检验。当显著性水平为 0.05, 2004 年国内生产总值为 38000 亿元时,对 2004 年我国最终消费支出和平均最终消费支出进行点预测和区间预测。
最终消 年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 GDP 3624.10 3899.53 4203.96 4425.03 4823.68 5349.17 6160.97 6990.89 7610.61 8491.27 9448.03 9832.18 10209.09 费 2239.10 2568.04 2753.10 2989.25 3225.09 3511.35 3988.53 4506.64 4817.38 5114.07 5419.86 5190.02 5471.93 年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 GDP 11147.73 12735.09 14452.91 16283.08 17993.66 19718.73 21461.92 23139.88 24792.47 26774.85 28782.60 31170.88 34070.16 最终消费 6151.57 7083.53 7917.65 8638.30 9445.38 10588.64 11444.17 12511.70 13819.54 15406.57 16759.78 18097.55 19452.70
一、创建工作文件
建立工作文件的方法有以下几种。 1.菜单方式 在主菜单上依次单击 File→New→Workfile (见图 2-1) , 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。本例 中在 Start Data 里输入 1978,在 End data 里输入 2003,见图 2-3。单击 OK 后屏幕出现 Workfile 工作框,如图 2-4 所示。 2.命令方式 在命令窗口直接输入建立工作文件的命令 CREATE, 命令格式:CREATE 数据频率 起始期 终止期 其中, 数据频率类型分别为 A (年) 、 Q (季) 、 M (月) 、 U (非时间序列数据) 。 输入 Eviews 命令时,命令字与命令参数之间只能用空格分隔。如本例可输入命令: CREATE A 1978 2003 工作文件创立后,需将工作文件保存到磁盘,单击工具条中 Save→输入文件名、路径 →保存,或单击菜单兰中 File→Save 或 Save as→输入文件名、路径→保存。
4、Eviews 的主要功能
(1)输入、扩大和修改时间序列数据。 (2)依据已有序列按照任意复杂的公式生成新的序列。 (3)在屏幕上和用打字机输出序列的趋势图、散点图、柱形图和饼图。 (4)执行普通最小二乘法(多元回归) ,带有自回归校正的最小二乘法,两阶段最小二 乘法和三阶段最小二乘法。 (5)执行非线性最小二乘法。 (6)对二择一决策模型进行 Probit 和 Logit 估计。 (7)对联立方程进行线性和非线性的估计。 (8)估计和分析向量自回归系统。 (9)计算描述统计量:相关系数、斜方差、自相关系数、互相关函数和直方图 (10)残差自回归和移动平均过程。 (11)多项式分布滞后。 (12)基于回归方程的预测。 (13)求解(模拟)模型。 (14)管理时间序列数据库。 (15)与外部软件(如 Excel 和 Lotus 软件)进行数据交换。
2
计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例 调节,可浏览已执行命令的各个部分。将指针移至命令窗口下部,按着鼠标左键向下向上拖 动,来调整默认命令窗口的大小。 (4)状态栏 窗口最底部是状态行。状态行分为 4 栏。左栏有时给出 Eviews 送出的状态信息,单击 状态行左端的边框可以清楚这些信息。第二栏是 Eviews 默认的读取数据和程序的路径。最 后两栏分别显示默认的数据库和默认的工作文件。 (5)工作区(或主显示窗口) 命令窗口下是 Eviews 的工作区或主显示窗口,以后操作产生的窗口(称为子窗口)均 在此范围之内,不能移出主窗口之外。Eviews 在此显示它建立的各种对象的窗口。工作区 中的这些窗口类似于用户在办公桌上使用的各种纸张。 出现在最上面的窗口正处于焦点, 即 处于激活状态。 状态栏颜色加深的窗口是激活窗口。 单击部分处于下面窗口的标题栏或任何 可见部分,都可以使该窗口移至顶部。也可以按压 F6 或 CTRL-TAB,循环地激活各个窗口。 此外,单击窗口中菜单项目,选择关注的文件名,可直接选择某个窗口。还可以移动窗 口、改变窗口的大小等。
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