一元回归及检验实验报告
实验二-一元线性回归模型的估计、检验、预测和应用-学生实验报告
模型1
Dependent Variable: CS Method: Least Squares Date: 04/06/16 Time: 23:04 Sample: 1978 2005 Included observations: 28
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
GDPS C
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
0.080296 12.50960
0.001891 15.58605
42.45297 0.802615
0.0000 0.4295
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)
GDPS CS
GDPS 1.000000 0.992864
CS 0.992864 1.000000
4 / 20文档可自由编辑
CS
CZ
CS
1.000000
0.997638
CZ
0.997638
1.000000
GDPS SLC
GDPS 1.000000 0.996795
SLC 0.996795 1.000000
Obs F-Statistic
Prob.
26
6.26728
0.0073
6.14373
0.0079
Obs F-Statistic
Prob.
25
3.13450
0.0512
6.34347
0.0040
Pairwise Granger Causality Tests Date: 03/30/16 Time: 17:06 Sample: 1978 2005 Lags: 4
《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-、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）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：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Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo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-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。
实验二-一元线性回归模型的估计、检验、预测和应用-学生实验报告
Obs F-Statistic
Prob.
25
3.13450
0.0512
6.34347
0.0040
Pairwise Granger Causality Tests 4
Date: 03/30/16 Time: 17:06 Sample: 1978 2005 Lags: 4 Null Hypothesis: CS does not Granger Cause GDPS GDPS does not Granger Cause CS
26
6.26728
0.0073
6.14373
0.0079
Pairwise Granger Causality Tests Date: 03/30/16 Time: 17:06 Sample: 1978 2005 Lags: 3
Null Hypothesis:
CS does not Granger Cause GDPS GDPS does not Granger Cause CS
【实验步骤】
已知广东省宏观经济部分数据（参见附表“广东省宏观经济数据-第二章”）， 要根据这些数据分别研究和分析广东省宏观经济，建立宏观计量经济模型。
本实验要求具体验证分析： （1）“国内生产总值的变化引起财政收入的变化” （2）“财政收入影响财政支出” （3）“国内生产总值对社会消费品零售额的影响模型” 并根据相应的回归模型进行经济预测、经济分析和政策评价。
广东财经大学华商学院实验报告
实验项目名称
实验二 一元线性回归模型的估计、检验、预测和应用
课程名称
计量经济学
成绩评定
良
实验类型：验证型□√ 综合型□设计型□ 实验日期
学生姓名
一元线性回归实验报告
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WorkfileCreate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。
实验报告 一元回归模型
图4
方差分析
由方差分析结果可知：
F F (1, n 2)
，拒绝零假设，y 与 x 存在线性关系，所求的线
多元计分析实验报告——刘晓丽
性回归方程有意义，故线性回归效果显著。 回归模型的回归诊断可以通过残差图和 Q-Q 图实现。下图为残差图和 Q-Q 图。
图5
残差图和 Q-Q 图
ˆ1 , ˆ2 ,, ˆn 相互独立且等方差。 由残差图可知：线性回归模型的假定成立，
Y 30477.01 33212 32055.99 32502.01 35450.01 38727.98 40731.02 37910.99 39150.99 40298.01 39408 40755 44624 43529.01 44265.79 45648.82 44510.09 46661.8 50453.5 49417.1 51229.5
实验目的：
学会利用 SAS 统计软件的“交互数据分析”窗口，建立一元回归模型，并通过决定系数 和方差分析实现回归模型的显著性检验，通过残差图和残差的 Q-Q 图实现回归诊断。
实验过程与结果分析：
资料：已知我国粮食生产量 Y（万吨） 、农业机械总动力 X（万千瓦）1978~1998 年的样 本观测值见表一。
多元统计分析实验报告——刘晓丽
实验五
实验要求：
建立一元回归模型
选取一组有意义的数据 ( x1 , y1 ),( x2 , y2 ), ,( xn , yn ) ，说明 x 与 y 之间具有较强的相关 性。利用 SAS 的“交互数据分析”建立回归方程，并进行如下说明： 1. 方程的显著性如何？哪些量能反映这一点？ 2. 方程的前提假设是否满足？如何判定？
表一
年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998
计量经济学一元回归实验报告
年份国民总收入X 最终消费Y 年份国民总收入X 最终消费Y1978 3645.217 2239.1 1993 35260.02 21899.91979 4062.579 2633.7 1994 48108.46 29242.21980 4545.624 3007.9 1995 59810.53 36748.21981 4889.461 3361.5 1996 70142.49 43919.51982 5330.451 3714.8 1997 78060.83 48140.61983 5985.552 4126.4 1998 83024.28 51588.21984 7243.752 4846.3 1999 88479.15 55636.91985 9040.737 5986.3 2000 98000.45 615161986 10247.38 6821.8 2001 108068.2 66878.31987 12050.62 7804.6 2002 119095.7 71691.21988 15036.82 9839.5 2003 135174 77449.51989 17000.92 11164.2 2004 159586.7 87032.91990 18718.32 12090.5 2005 184088.6 97822.71991 21826.2 14091.9 2006 213131.7 110595.31992 26937.28 17203.3 2007 251483.2 128444.61以分析国民总收入对消费的推动作用为目的建立线性回归方程，并估计参数2.计算回归估计的标准误差和可决系数3.对回归系数进行显著水平为5%的显著性检验4.如果2008年全国国民总收入为300670亿元，比上年增长9.0%，预测可能达到的最终消费水平。
实验步骤：（1）建立回归模型，应用EViews文件，由深圳市地方预算内财政收入（Y）和GDP的数据表，得散点图（如图1-1）。
实验报告四.spss一元线性相关回归分析预测
实验报告四.spss一元线性相关回归分析预测
本实验使用spss 17.0软件，针对50个被试者，使用一元线性相关回归分析预测变
量X和Y的关系。
一、实验目的
通过一元线性相关回归分析，预测50个被试者的被试变量X（会计实操次数）和被试变量Y（综合评价分）之间的关系，来检验变量X是否能够预测变量Y的值。
二、实验流程
（2）数据收集：通过收集50个被试者的实际实操次数与综合评价分，建立反映这两
者之间关系的一元线性回归方程。
（3）数据分析：通过SPSS软件的一元线性相关回归分析预测变量X和Y的关系，使
用R方值进行检验研究结果的显著性。
以分析变量X对于变量Y的影响程度。
三、实验结果及分析
1.回归分析结果如下所示：变量X的系数b = 0.6755，t = 7.561，p = 0.000，说
明变量X和被试变量Y之间存在着显著的相关关系；R方值为0.941，说明变量X可以较
好地预测变量Y。
2.可以得出一元线性回归方程为：Y=0.67×X+5.293，其中，b为系数，X是自变量，Y是因变量。
四、结论
（1）50个被试者实际实操次数与综合评价分之间存在着显著的相关性；
（2）变量X可以较好地预测变量Y，R方值较高；。
一元线性回归分析研究实验报告
一元线性回归分析研究实验报告一元线性回归分析研究实验报告一、引言一元线性回归分析是一种基本的统计学方法，用于研究一个因变量和一个自变量之间的线性关系。
本实验旨在通过一元线性回归模型，探讨两个变量之间的关系，并对所得数据进行统计分析和解读。
二、实验目的本实验的主要目的是：1.学习和掌握一元线性回归分析的基本原理和方法；2.分析两个变量之间的线性关系；3.对所得数据进行统计推断，为后续研究提供参考。
三、实验原理一元线性回归分析是一种基于最小二乘法的统计方法，通过拟合一条直线来描述两个变量之间的线性关系。
该直线通过使实际数据点和拟合直线之间的残差平方和最小化来获得。
在数学模型中，假设因变量y和自变量x之间的关系可以用一条直线表示，即y = β0 + β1x + ε。
其中，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。
四、实验步骤1.数据收集：收集包含两个变量的数据集，确保数据的准确性和可靠性；2.数据预处理：对数据进行清洗、整理和标准化；3.绘制散点图：通过散点图观察两个变量之间的趋势和关系；4.模型建立：使用最小二乘法拟合一元线性回归模型，计算模型的参数；5.模型评估：通过统计指标（如R2、p值等）对模型进行评估；6.误差分析：分析误差项ε，了解模型的可靠性和预测能力；7.结果解释：根据统计指标和误差分析结果，对所得数据进行解释和解读。
五、实验结果假设我们收集到的数据集如下：经过数据预处理和散点图绘制，我们发现因变量y和自变量x之间存在明显的线性关系。
以下是使用最小二乘法拟合的回归模型：y = 1.2 + 0.8x模型的R2值为0.91，说明该模型能够解释因变量y的91%的变异。
此外，p 值小于0.05，说明我们可以在95%的置信水平下认为该模型是显著的。
误差项ε的方差为0.4，说明模型的预测误差为0.4。
这表明模型具有一定的可靠性和预测能力。
六、实验总结通过本实验，我们掌握了一元线性回归分析的基本原理和方法，并对两个变量之间的关系进行了探讨。
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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
线性关系
在主菜单栏点击Quick\graph出现对话框，输入“xy”，点击确定。
然后在graphtype中选择scatterDiagram,即散
点图，点击oK确定，得到中国居民总量消费支出与可支配
收入散点图：
40000
30000
20000
Y
10000
00
20000400006000080000100000
x
从图中我们可以发现散点分布近似于一条直线，可以初步估计中国居民总量消费与可支配收入之间存在线性关系。
4、用普通最小二乘法估计模型参数
用最小二乘法估计模型参数。
以x为解释变量，以y为被解释变量，建立一元回归方程：y=c+β*x+υ
在主菜单栏点击Quick\estimateequation，出现对话框，输入“ycx”，默认使用最小二乘法进行回归分析,得到一元
线性方程模型参数:
DependentVariable:Ymethod:LeastsquaresDate:11/28/13 Time:08:33sample:197820XXcR-squared
2091.295334.98696.2429140.00000.987955meandependent var14855.72
AdjustedR-squareds.e.ofregressionsumsquaredresidLog likelihoodDurbin-watsonstat
0.987509s.D.dependentvar1058.633Akaikeinfocriterion 30259014schwarzcriterion-242.0903F-statistic0.27715 5prob(F-statistic)
9472.07616.8338216.928112214.5960.000000
常数项c估计值为2091.295，解释变量x的系数估计值为0.437527，得线性回归函数:
Y=2091.295+0.437527*x
（二）模型检验1、经济意义检验
截距项c=2091.295表示自发性的消费，c>0，与实际经验相符。
解释变量x的系数边际消费倾向为0.437527，符合经济理论中边际消费倾向0与1之间的绝对收入的假说，由于0 （1）拟合优度检验：
从回归估计的结果看，模型拟合较好。
拟合优度检验的
可决系数R2=0.987955，说明在中国居民总量消费支出中，
由可支配收入解释的部分占98.7955％，表明模型在整体上
拟合的非常好。
（2）运用t检验对变量进行显著性检验: h0：βi=0;h1:βi≠0
在给定显著水平α=0.05下，差t分布表知，自由度(n-2)为29-2=27的t分布的临界值tα/2(n-2)=t(27)=2.05 由回归分析结果知:对β0t=6.242914>2.08,拒绝原假设；
对β1t=47.05950>2.08,拒绝原假设。
所以通过显著性检验，即截距项和斜率项均显著，不为0。
可支配收入对中国居民总量消费有显著性的影响。
（3）
概率估计
prob.=0.0000，表示参数作为0的概率为0，即可支配
收入对中国居民总量消费有显著性的影响。
（三）预测1、点预测
进行点预测时，首先要扩大样本容量。
打开workfile
文件，点击菜单procs选项，选择changworkfilerang,将对话框中的enddate改为20XX。
然后打开group文件，将20XX 年对应的x输入95407.4。
打开equation文件，点击forecast 选项，在samplerangforforecast中输入1978空格20XX，点击确定得到点预测：
788。