计量经济学SPSS上机报告3

实验三：多元线性回归模型

在实验一和实验二中已经基本确定国民收入（GDP ）与居民消费（IC ）之间存在回归关系，并利用最小二乘法求出了一元线性回归模型的方程，并利用可视化等方法对方程的回归效果进行了分析。

为了使回归模型更加准确，现将模型拓展为考察被解释变量居民最终消费（IC ）与两个解释变量国民收入（GDP ）和政府消费（GOVN ）之间的回归关系。

运用最小二乘法命令（ls ic c gdp govn ）或菜单操作（new object ~ equation ~ ic c gdp govn ）计算多元线性回归方程的系数，得出结果如表1

表1 最小二乘法计算多元线性回归方程结果 Dependent Variable: IC Method: Least Squares Date: 04/24/17 Time: 16:35

Sample: 1996 2015 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 4053.459 1228.009 3.300838 0.0042 GDP 0.033704 0.058925 0.571985 0.5748 GOVN 3.451654 0.448164 7.701764 0.0000

R-squared 0.999383 Mean dependent var 147910.5 Adjusted R-squared 0.999310 S.D. dependent var 102078.7 S.E. of regression 2680.886 Akaike info criterion 18.76316 Sum squared resid 1.22E+08 Schwarz criterion 18.91252 Log likelihood -184.6316 F-statistic 13764.76 Durbin-Watson stat 0.912868 Prob(F-statistic) 0.000000

由表1可以得出70.7?57.0?,30.3?2

10===βββ，，且这个结果错误概率分别为0.0042、0.5748和0.0000，所以多元线性回归的方程为

e GDP IC +++=GOVN 70.775.030.3 (1)

图2 可视化多元线性回归方程

为保证数据分析的准确性，可以对数据进行预处理，将变量换算为对数（在实验一中已经实践）、换算为增长率。

在这里选择将数据换算为增长率进行实践分析。

运用命令：Series ric =(ic-ic(-1))/ic(-1)，将居民最终消费的增长率求出，并按照相同方法求出GDP 和GOVN 的增长率如表2（增长率用r 表示）。

表2 居民最终消费（IC ）、国民收入（GDP ）与政府消费（GOVN ）的增长率

RIC RGOVN

RGDP

1996

19970.1026250.1544490.10987619980.0831810.1613910.06824819990.1002970.1636340.06243720000.1244400.1341700.10738420010.0766320.0694250.10612220020.0805510.0646880.0992*******.0735120.0620000.131********.1203940.1155120.176********.1387630.1651750.16251720060.1309130.1676150.16922720070.1874060.1903560.22826120080.1558910.1562130.177********.0969220.0935100.0936*******.1520870.1491970.173********.2111780.2181620.183********.1248460.1253840.11305920130.1077960.1102180.10346620140.0931440.0645060.0841242015

0.103419

0.122574

0.080237

运用最小二乘法计算以居民最终消费增长率（RIC ）为被解释变量，以国民收入增长率（RGDP ）和政府消费增长率（RGOVN ）为解释变量的多元线性回归方程的系数，得出结果如表3

表3 最小二乘法计算增长率变量多元线性回归方程结果

由表3可以得出52.4?65.4?,60.0?2

10===βββ，，且这个结果错误概率分别为0.5567、

e R RGDP RIC +++=GOV N 52.465.460.0 (2)

将此方程进行可视化处理得到图3

-.04

-.02.00.02

.04.04

.08

.12.16

.20.24

图3 可视化多元线性回归方程

由图3可以看出，此多元线性回归方程误差较大，用增长率来考察这三个变量之间的关

系显然存在不合理性。事实上，这个回归方程的结果中60.0?0

=β出现错误的概率是0.5567，可以认为是比较大的错误概率，应该对模型进行修正。

关于模型修正，在实验二中曾经对数据进行取对数，并且从结果上看拟合效果较好。所以将三组数据重新取对数，并将各自对数计算的结果作为新变量进行回归分析，得出结果如表4。

表4 最小二乘法计算对数变量多元线性回归方程结果

由表3可以得出15.5?77.3?,28.8?2

10===βββ，，且这个结果错误概率分别为0.0000、

e L LGDP LIC +++=GOVN 15.577.328.8 (3)

将此方程进行可视化处理得到图4

-.06

-.04-.02.00.02.04.0610.5

11.0

11.512.012.513.0

图4 可视化多元线性回归方程

由图3的结果可以看出，用变量数据进行预处理，求其对数代替原数据后得到的多元线性回归方程拟合效果较好，说明居民最终消费和国民收入、政府消费三个变量之间基本满足上述方程（3）描述的多元线性回归模型。

SPSS分析报告实例.docx

SPSS与数据统计分析期末论文影响学生对学校服务满意程度的因素分析

一、数据来源本次数据主要来源自本校同学，调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息，共收集数据样本724条。我们将运用SPSS，对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段，旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。二、频数分析可靠性统计克隆巴赫 Alpha 项数 .985 62 对全体数值进行可信度分析

本次数据共计724条，首先从可靠性统计来看，alpha值为0.985，即全体数据绝大部分是可靠的，我们可以在原始数据的基础上进行分析与处理。其中，按年级来看，绝大多数为大二学生填写（占了总人数的67.13%），之后分别依次为大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而从专业来看，占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。三、数据预处理拿到这份诸多同学填写的问卷之后，我们首先应对一些数据进行处理，对于数据的缺失值处理，由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生的经济情况的，因此对于确实的部分数据，升高、体重、近视度数、感兴趣的事等无关项我们均不需要进行缺失值的处理，而我们可能重点关注的每月家里给的钱、每月收入以及每月支出，由于其具有较强主观性，如果强行处理缺失值反而会破坏数据的完整性，因此我们筛去未填写的数据，将剩余数据当作新的样本进行分析。而对于一些关键的数据，我们需要做一些必要的预处理，例如一些调查项，我们希望得到数值型变量，但是填写时是字符型变量，我们就应该新建一个数字型变量并将数据复制，以便后续分析。同时一些与我们分析相关的缺省值，一些明显可以看出的虚假信息，我们都需要先进行处理。而具体预处理需要怎么做，这将会在其后具体分析时具体给出。

实验二--SPSS数据录入与编辑

实验二 SPSS数据录入与编辑一、实验目的通过本次实验，要求掌握SPSS的基本运行程序，熟悉基本的编码方法、了解如何录入数据和建立数据文件，掌握基本的数据文件编辑与修改方法。二、实验性质必修，基础层次三、主要仪器及试材计算机及SPSS软件四、实验内容 1.录入数据 2.保存数据文件 3.编辑数据文件五、实验学时 2学时(可根据实际情况调整学时) 六、实验方法与步骤 1.开机 2.找到SPSS的快捷按纽或在程序中找到SPSS，打开SPSS 3.认识SPSS数据编辑窗 4.按要求录入数据 5.联系基本的数据修改编辑方法 6.保存数据文件 7.关闭SPSS，关机。七、实验注意事项 1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置，以免引起系统运行问题。 2.遇到各种难以处理的问题，请询问指导教师。

3.为保证计算机的安全，上机过程中非经指导教师和实验室管理人员同意，禁止使用移动存储器。 4.每次上机，个人应按规定要求使用同一计算机，如因故障需更换，应报指导教师或实验室管理人员同意。 5.上机时间，禁止使用计算机从事与课程无关的工作。八、上机作业一、定义变量 1.试录入以下数据文件，并按要求进行变量定义。学号姓名性别生日身高（cm）体重（kg）英语（总分100 分）数学（总分100 分）生活费（$代表人民币） 200201 刘一迪男1982.01.12 156.42 47.54 75 79 345.00 200202 许兆辉男1982.06.05 155.73 37.83 78 76 435.00 200203 王鸿屿男1982.05.17 144.6 38.66 65 88 643.50 200204 江飞男1982.08.31 161.5 41.68 79 82 235.50 200205 袁翼鹏男1982.09.17 161.3 43.36 82 77 867.00 200206 段燕女1982.12.21 158 47.35 81 74 200207 安剑萍女1982.10.18 161.5 47.44 77 69 1233.00 200208 赵冬莉女1982.07.06 162.76 47.87 67 73 767.80 200209 叶敏女1982.06.01 164.3 33.85 64 77 553.90 200210 毛云华女1982.09.12 144 33.84 70 80 343.00 200211 孙世伟男1981.10.13 157.9 49.23 84 85 453.80 200212 杨维清男1981.12.6 176.1 54.54 85 80 843.00 200213 欧阳已祥男1981.11.21 168.55 50.67 79 79 657.40 200214 贺以礼男1981.09.28 164.5 44.56 75 80 1863.90 200215 张放男1981.12.08 153 58.87 76 69 462.20 200216 陆晓蓝女1981.10.07 164.7 44.14 80 83 476.80 200217 吴挽君女1981.09.09 160.5 53.34 79 82 200218 李利女1981.09.14 147 36.46 75 97 452.80 200219 韩琴女1981.10.15 153.2 30.17 90 75 244.70 200220 黄捷蕾女1981.12.02 157.9 40.45 71 80 253.00 1）对性别（Sex）设值标签“男=0；女=1”。 2）正确设定变量类型。其中学号设为数值型；日期型统一用“mm/dd/yyyy“型号；生活费用货币型。 3）变量值宽统一为10，身高与体重、生活费的小数位2，其余为0。

SPSS实验报告.pdf

专业班级：金融106姓名：周吉利1222朱宁宁1224杨程琤1212周孟杰1207实验日期：2012.3.27 浙江万里学院实验报告课程名称：2011/2012学年第二学期统计实验实验名称：备择实验专业班级：金融105-106姓名：叶美君1219胡志晖1206黄世杰1208崔迦楠1175 实验日期：2012.3.29 成绩：教师：

专业班级：金融106姓名：周吉利1222朱宁宁1224杨程琤1212周孟杰1207实验日期：2012.3.27 一、实验目的：统计分析的目的在于研究总体特征。但是，由于各种各样的原因，我们能够得到的往往只能是从总体中随机抽取的一部分观察对象，他们构成了样本，只有通过对样本的研究，我们才能对总体的实际情况作出可能的推断。因此描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。本试验旨在于：引到学生利用正确的统计方法对数据进行适当的整理和显示，描述并探索出数据内在的数量规律性，掌握统计思想，培养学生学习统计学的兴趣，为继续学习推断统计方法及应用各种统计方法解决实际问题打下必要而坚实的基础。二、实验内容: 1.表 2.7为某班级16位学生的身高数据，对其进行频数分析，并对实验报告作出说明。表2.7 某班16位学生的身高数据学号性别身高（cm ）学号性别身高（cm ） 1 M 170 9 M 150 2 F 17 3 10 M 157 3 F 169 11 F 177 4 M 15 5 12 M 160 5 F 174 13 F 169 6 F 178 14 M 154 7 M 156 15 F 172 8 F 171 16 F 180 三、实验过程: 1、输入某班级16位学生的身高数据。 2、然后选择分析，描述统计，频率，并选择统计量。

SPSS实验报告

SPSS实验报告要求 1、为减小文字工作量，提升实验报告要求，每次上课只需要选择一个实验写报告即可，最终上交的实验报告统一命名为实验一、二……六。每个实验下面有超过二个小实验的，只需选择二个定实验报告。 2、实验报告统一使用WORD文档，建议使用宋体五号字，统一装订后，第十八周周五上午交。 3、实验报告参照以下模板

SPSS统计分析与应用实验报告班级：社会工作13 学号：姓名：学期：2015－2016学年第二学期

实验一建立与编辑数据文件实验时间：2016-5-26 地点：实验楼2栋4楼一、实验目的 1、理解数据文件的原理和方法； 2、 3、二、实验内容 **************************************************************************** ******************************************************************************* ******* 三、实验步骤 1、建立数据文件简要描述即可 ******************************************************************************* ******************************************************************************* **** 2、选择个案简要描述即可 ******************************************************************************* ******************************************************************************* **** 四、实验结果 1、建立数据文件 **************************************************************************** ******************************************************************************* ******* 2、选择个案 ****************************************************************************

计量经济学上机实验手册范本

第一节 Eviews简介 Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。Eviews 是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。 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。 2、运行Eviews 在Windows 2000中运行Eviews的方法有：（1）单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews” 图标。（2）使用Windows浏览器或从桌面上“我的电脑”定位Eviews目录，双击“Eviews”程序图标。（3）双击Eviews的工作文件和数据文件。 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 1-1

SPSS上机实验案例分析

SPSS上机实验案例分析练习一：下表为10个人对两个不同的问题作出的回答（回答为“Yes”或“No”）后得到的练习二: 某百货公司连续40天的商品销售额（单位：万元）如下：根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表。（2）按规定，销售收入在125万元以上为先进企业，115万元-125万元为良好企业，105万元-115万元为一般企业，105万元以下为落后企业，按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组。练习四：某班的统计学成绩如下表所示：

条件1:总评成绩的构成：总评成绩=0.2*平时成绩+0.8*期末成绩（即总评成绩中，平时成绩占20%，期末成绩占80%）条件2：总评成绩请保留为整数（2）请按100-90分，89-80分，79-70分，69-60分，59分及以下，将该班全体同学按照期末成绩进行分组得出各组人数。练习五：如下表中所示的是20个股票经纪商对于两种不同交易收取佣金数据的一个样本。这两种交易分别为: 买卖500股每股50美元和买卖1000股每股5美元的股票。（1）计算两种交易佣金的全距和四分位数间距。（2）计算两种交易佣金的方差和标准差。

（3）计算两种交易佣金的变异系数。（4）比较两种交易的成本变异程度。练习六：某生产部门利用一种抽样程序来检验新生产出来的产品的质量，该部门使用下面的法则来决定检验结果：如果一个样本中的14个数据项的方差大于0.005，则生产线必须关闭整修。假设搜集的数据如下：问此时的生产线是否必须关闭？为什么？练习七：将50个数据输入到SPSS工作表中。并使用SPSS计算这些数据描述统计量（如最大值、平均值、方差、标准差等）练习八：广告协会记录了在半点时段和最佳时段电视节目中广告所占时间。在主要通信网中晚8：30分时段的20个最佳时段的电视节目中，广告所占时间的数据如下（单位：分钟）求晚8：30分时段电视节目中广告所占时间均值的点估计的95％置信区间。练习九：某年度我国部分工业品产量如下表所示

spss实验报告心得体会

spss实验报告心得体会篇一：SPSS学习报告总结心得应用统计分析学习报告本科的时候有概率统计和数理分析的基础，但是从来没有接触过应用统计分析的东西，SPSS也只是听说过，从来没有学过。一直以为这一块儿会比较难，这学期最初学的时候，因为没有认真看老师给的英文教材，课下也没有认真搜集相关资料，所以学起来有些吃力，总感觉听起来一头雾水。老师说最后的考核是通过提交学习报告，然后我从图书馆里借了些教材查了些资料，发现很多问题都弄清楚了。结合软件和书上的例子，实战一下，发现SPSS的功能相当强大。最后总结出这篇报告，以巩固所学。 SPSS，全称是Statistical Product and Service Solutions，即“统计产品与服务解决方案”软件，是IBM公司推出的一系

列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，也是世界上公认的三大数据分析软件之一。SPSS具有统计分析功能强大、操作界面友好、与其他软件交互性好等特点，被广泛应用于经济管理、医疗卫生、自然科学等各个领域。具体到管理方面，SPSS也是一个进行数据分析和预测的强大工具。这门课中也会用到AMOS软件。关于SPSS的书，很多都是首先介绍软件的。这个软件易于安装，我装的是的，虽然有一些改变和优化，但是主体都是一样的，而且都是可视化界面，用起来很方面且容易上手。所以，我学习的重点是卡方检验和T检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、结构方程模型等方法的适用范围、应用价值、计算方式、结果的解释和表述。首先是T检验这一部分。由于参数检验的基础不牢固，这部分也是最初开始接触应用统计的东西，学起来很多东

《计量经济学》上机实验答案过程步骤

实2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示：表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据试根据资料完成下列问题：（1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义；（2）求置信度为95%的回归系数的置信区间；（3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；（4）若2002年国民生产总值为亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。参考答案：

（1） t t x y 133561.06844.324?+= =)?(i b s =)?(i b t 941946.02 =R 056.1065?==σ SE 30991.0=DW 9607.356=F 133561.0?1 =b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。（2）)?()2(?02/00b s n t b b ?-±=α=±? )?()2(?1 2/11b s n t b b ?-±=α=±? （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0?1 ?=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。 ②估计标准误差评价： 056.1065?==σ SE ，即估计标准误差为亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为亿元。 ③拟合优度检验：941946.02 =R ，这说明样本回归直线的解释能力为%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占%，说明模型的拟合优度较高。 ④参数显著性检验：=)?(1b t ?0739.2)22(025 .0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。（4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324?2002=?+=y

裂区实验设计的spss分析

上机操作5：裂区实验设计的spss分析习题：采用裂区设计的方法进行核桃修剪和施肥试验，施肥（主处理）有a1、a2、a33个水平，修剪（副处理）有b1、b2、b3、b4四个水平，重复四次，随机区组排列，试验结果如下表，试用spss进行分析施肥和修剪对核桃产量的影响 a 2 2 1 2 解： 1.定义变量，输入数据：在变量视图中写入变量名称 “产量”、“区组”、“施肥”、“修剪”“、处理组合”，宽度均为8，小数均为0。并在数据视图依次输入变量。处理组合

h.点击“选项”，在“统计量”中点击“描述性”和“方差同质性检验”，“继续”。 i.“确定”。（3）显著性差异检验： a.工具栏“分析”——“常规线性模型”——“单变量”。 b.在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中分别放入“施肥”、“修剪”，在“随机因子”中放入“区组”。 c.点击“模型”，“定制”，将“施肥”、“修剪”“区组”放入“模型”下。在“建立项”中选择“主效应”，“继续”。 d.点击“两两比较”，将“施肥”、“修剪”放入“两两比较检验”中，点击“假定方差齐性”中的“Duncan”。 e.“确定”，在“因变量”中放入“产量”，在“固定因子”中分别放入“处理组合”，在“随机因子”中放入“区组”。 f.点击“模型”，“定制”，将“处理组合”“区组”放入“模型”下。在“建立项”中选择“主效应”，“继续”。 g.点击“两两比较”，将“处理组合”放入“两两比较检验”中，点击“假定方差齐性”中的“Duncan”。 h.“确定”。 3.生成图表，输出结果分析：（1）正态分布检验：

spss上机报告3

统计分析软件（spss）实验报告3

聚类表群集组合系数首次出现阶群集下一阶群集 1 群集 2 群集 1 群集 2

11 5 8 8909339.143 0 6 22 12 2 7 8924771.443 0 7 17 13 10 19 11295059.756 0 0 25 14 22 28 16150669.103 0 0 21 15 4 21 16307806.114 4 0 20 16 6 15 26791380.109 10 0 18 17 2 3 30236391.656 12 0 20 18 6 13 44818134.028 16 0 23 19 9 18 54973236.917 0 0 25 20 2 4 55207713.466 17 15 26 21 14 22 61526555.347 0 14 24 22 5 24 124477353.091 11 9 24 23 6 27 176631641.509 18 0 26 24 5 14 488781146.909 22 21 28 25 9 10 775967399.508 19 13 27 26 2 6 1032818251.122 20 23 28 27 9 17 2293476117.021 25 0 29 28 2 5 3395790865.556 26 24 29 29 2 9 12287019144.16 8 28 27 30 30 1 2 89868157406.33 2 0 29 0

所以，分类为：第一类：北京第二类：天津、河北、山西、辽宁、吉林、浙江、安徽、福建、山东、海南、四川、陕西第三类：内蒙古、黑龙江、江西、河南、广西、重庆、贵州、云南、西藏、甘肃、宁夏、新疆第四类：湖南（3）单因素方差分析平方和df 均方 F 显著性投入人年数组间59778341.196 3 19926113.732 26.428 .000 组内20357294.159 27 753973.858 总数80135635.355 30 投入高级职称的人年数组间16485966.820 3 5495322.273 34.553 .000 组内4294074.147 27 159039.783 总数20780040.968 30 投入科研事业费（百元）组间 132451401880.8 84 3 44150467293.62 8 324.318 .000 组内3675602946.794 27 136133442.474 总数 136127004827.6 77 30 课题总数组间16470536.564 3 5490178.855 32.181 .000 组内4606273.436 27 170602.720 总数21076810.000 30 专著数组间7203690.385 3 2401230.128 61.327 .000 组内1057167.809 27 39154.363 总数8260858.194 30 论文数组间219675698.219 3 73225232.740 17.693 .000 组内111743385.717 27 4138643.915 总数331419083.935 30 获奖数组间169882.049 3 56627.350 3.619 .026 组内422436.790 27 15645.807 总数592318.839 30 案例与其类别中心之间的距离组间 16021705187.52 7 3 5340568395.842 45.175 .000 组内3191932471.180 27 118219721.155 总数 19213637658.70 7 30

《计量经济学》上机实验参考答案(本科生)

《计量经济学》上机实验参考答案实验一：计量经济学软件Eviews 的基本使用；一元线性回归模型的估计、检验和预测；多元线性回归模型的估计、检验和预测（3课时）；多元非线性回归模型的估计。实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews ，外围设备如U 盘。实验目的：（1）熟悉Eviews 软件基本使用功能；（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法。实验方法与原理：Eviews 软件使用，普通最小二乘法（OLS ），拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。实验要求：（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；（2）选择方程进行一元线性回归；（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。实验内容与数据1：表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：（1）估计这个行业的线性总成本函数：t t x b b y 10???+=；（2）0?b 和1?b 的经济含义是什么？；（3）估计产量为10时的总成本。表1 某行业成本与产量数据参考答案：

(1)总成本函数(标准格式)： t t x y 25899.427679.26?+= s = (3.211966) (0.367954) t = (8.180904) (11.57462) 978098.02 =R 462819 .2.=E S 404274.1=DW 9719.133=F (2)0?b =26.27679为固定成本，即产量为0时的成本；1 ?b =4.25899为边际成本，即产量每增加1单位时，总成本增加了4.25899单位。 (3)产量为10时的总成本为： t t x y 25899.427679.26?+==1025899.427679.26?+=68.86669 实验内容与数据2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示：表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据试根据资料完成下列问题：（1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义；（2）求置信度为95%的回归系数的置信区间；（3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；

SPSS上机实验报告

S P S S上机实验报告 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

实验名称：频数分布实验目的和要求：绘制频数分布表、频数分布直方图并分析集中趋势指标、差异性指标和分布形状指标实验内容：绘制频数分布表和频数分布直方图并分析实验记录、问题处理：绘制频数分布表销售额频率百分比有效百分比累积百分比有效 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 合计30 频数分布直方图集中趋势指标、差异性指标和分布形状指标统计量销售额 N 有效30 缺失0 均值

实验结果分析：从统计量表可以看出有效样本数有30个，没有缺失值。平均销售额是，标准差为。从频数分布表可以看出样本值、频数占总数的百分比、累计百分比。从带正态曲线的直方图可以看出销售额集中在110 实验名称：列联表成绩：实验目的和要求：绘制频数表、相对频数表并进行显着性检验和关系强度分析实验内容：绘制频数表、相对频数表并分析实验记录、问题处理：满意度* 性别交叉制表性别合计男性女性满意度不满意计数 19 8 27 满意度中的 % % % % 性别中的 % % % % 总数的 % % % % 一般计数 23 21 44 满意度中的 % % % % 性别中的 % % % % 总数的 % % % % 满意计数 12 17 29 满意度中的 % % % % 性别中的 % % % % 总数的 % % % % 合计计数 54 46 100 满意度中的 % % % % 性别中的 % % % % 总数的 % % % % 卡方检验值 df 渐进 Sig. (双侧) Pearson 卡方 2 .090 似然比 2 .085 线性和线性组合 1 .031 均值的标准误中值众数标准差方差偏度偏度的标准误 .427 峰度峰度的标准误 .833 全距极小值极大值和 a. 存在多个众数。显示最小值

计量经济学上机指导

《计量经济学》上机指导手册统计学院数量经济教研室 2004年3月

《计量经济学》作为经济学专业的核心课程之一，在我校已开设多年。多年的教学实践活动中，我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、加强具体操作等方面有着重要的作用，我们也在过去的教学活动中采用了多种版本的计量经济学软件，包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。从1998年以来，在我们的《计量经济学》教学活动中，Eviews逐渐成为了计量经济学本科教学的基本使用软件。实践证明，Eviews在辅助教学、科研等方面具有自身的特色和优良的性能。为此，统计学院数量经济教研室组织人员编写了这本上机指导手册，目的在于加强对西南财经大学重点课程《计量经济学》的建设，完善《计量经济学》的课程体系，为同学们提供更好的教学服务产品。本手册的基本框架是由两部分组成：一部分为Eviews的基本操作，主要介绍Eviews的基本功能和基本操作；另一部分则是配合我们所编写的《计量经济学》教材，按照教材的体系和教学大纲的要求，对若干《计量经济学》知识的重点、难点和基本点、对一些具体的案例、练习等进行了具体的上机示范说明，以达到帮助同学们更好的学习、理解《计量经济学》之目的。本手册主要由周惠彬副教授、谢小燕副教授、郭建军讲师、黎实教授编写。由于我们才疏学浅，领悟Eviews的精髓不深，手册中肯定存在不足与错误，所有这些不足与谬误完全由我们负责。因此，恳请各位同学、各位老师批评指正，对这本手册（初稿）进行品头论足，帮助我们进一步修订、完善上机指导手册。西南财经大学统计学院《数量经济教研室》 2002年10月

上机实验八SPSS线性回归方程

精彩文档上机实验八 SPSS 线性回归方程题目：以数据文件 employee data.sav 建立里一个以初始工资、工作经验、工作时间、工作种类、受教育年限等为自变量，当前工资为因变量的回归模型。数据来源：SPSS 课程资料 employee data.sav 基本结果：上表显示将教育水平、雇佣时间、经验、雇佣类别、起始薪金作为自变量，建立模型。对模型拟合度的检验显示，对于这个多元线性回归模型，其决定系数（ R Square ）为0.840，说明其拟合程度较高。

Residual 2.200E10 468 4.702E7 Total 1.379E11 473 a. Predictors: (Constant), 教育水平（年）, 雇佣时间（以月计）, 经验（以月计）, 雇佣类别, 起始薪金 b. Dependent Variable: 当前薪金模型检验结果——方差分析表显示，该回归模型的SIG为0，说明该模型有显著的统计意义。通过对回归结果的分析，可以得出，本回归方程的拟合结果为 Y=5859.585X1+1.365X2+154.698X3-19.553X4+539.642X5 从sig值可知，所有自变量都是有统计学意义的。对于该多元回归模型，还需检测自变量之间是否存在共线性问题，从分析的结果看，tolerance 值均大于0.1，eigenvalue值不等于，condition index指均小于30，结合下表可以知道，本回归方程中的自变量均不存在共线性问题。

结论：通过建立回归方程，可以得出以下回归方程：当前工资=5859.585雇佣类别+1.365起始薪金+154.698雇佣时间（以月计）-19.553经验（以月计）+539.642教育水平（年）通过该方程可以看出，当前工资的多少主要是取决于雇佣类别以及教育水平，雇佣时间也有一定的影响，但是影响不大，应该注意的是，工作经验越多，反而会影响当前工资的水平，建议与对策：想要获得较高的薪金，应该选择好职业的种类，加强在教育方面的投入，以增强竞争力。精彩文档

SPSS实验报告

SPSS实验报告统计分析与SPSS的应用实验报告组员:高琴 200900701005 闭玉媚 200900701006 吴辉萍 200900701007 黄艳秋 200900701008 覃茜茜 200900701009 案例2-1 数据组织方式示例--住房状况调查表: 已定义好的SPSS数据结构示例如下:

案例2-4 横向合并数据文件合并了奖金数据后的职工基本情况: 案例 3-1 数据的排序--职工数据

案例4-1 频数分析的应用举例

案例4-3 计算基本描述统计量的应用举例本市户口和外地户口家庭人均住房面积的基本描述统计量Descriptive Statistics 户口状况本市户口外地户口有效的 N :列表有效的 N :列表人均面积状态: 人均面积状态: N 统计量 2825 2825 168 168 全距统计量 112.60 97.67 极小值统计量 2.40 3.33 极大值统计量 115.00 101.00 均值统计量 21.7258 26.7165 标准差统计量 12.17539 18.96748

偏度统计量 2.181 1.429 标准误 .046 .187 峰度统计量 8.311 2.121 标准误 .092 .373 结果分析: 上表表明本市户口家庭的人均住房面积的平均值(21.7平方米)低于外地户口家庭(26.7平方米)，但外地户口的标准差却高于本市户口。无论本市户口还是外地户口，人均住房面积的分布均呈一定的右偏分布(两个偏度统计量分别为2.18和1.43)，且本市户口的偏斜程度更大些;同时，本市户口和外地户口家庭的人均住房面积均呈尖峰分布(两个峰度统计量分别为8.3和2.1)，且本市更尖峰。由此可见，本市户口和外地户口中的大部分家庭的人均住房面积都低于各自的平均水平，此时，仅用均值刻画住房状况是不准确的。案例4-5 交叉分组下的频数分析应用举例表4-9 本市户口和外地户口家庭对“未来三年是否打算买房”看法的列联表户口状况* 未来三年交叉制表未来三年不买购买合计户口状况外地户口计数 109 59 168 户口状况中的 % 64.9% 35.1% 100.0% 未来三年中的 % 5.0% 8.2% 5.8% 总数的 % 3.8% 2.0% 5.8% 标准残差 -1.5 2.6 本市户口计数 2052 660 2712 户口状况中的 % 75.7% 24.3% 100.0%

实验二--SPSS数据录入与编辑

实验二 SPSS数据录入与编辑一、实验目的通过本次实验，要求掌握SPSS的基本运行程序，熟悉基本的编码方法、了解如何录入数据和建立数据文件，掌握基本的数据文件编辑与修改方法。二、实验性质必修，基础层次三、主要仪器及试材计算机及SPSS软件四、实验容 1.录入数据 2.保存数据文件 3.编辑数据文件五、实验学时 2学时(可根据实际情况调整学时) 六、实验方法与步骤 1.开机 2.找到SPSS的快捷按纽或在程序中找到SPSS，打开SPSS 3.认识SPSS数据编辑窗 4.按要求录入数据 5.联系基本的数据修改编辑方法 6.保存数据文件 7.关闭SPSS，关机。七、实验注意事项 1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置，以免引起系统运行问题。 2.遇到各种难以处理的问题，请询问指导教师。

2.试录入以下数据文件，保存为“数据1.sav”。

实验三统计图的制作与编辑一、实验目的通过本次实验，了解如何制作与编辑各种图形。二、实验性质必修，基础层次三、主要仪器及试材计算机及SPSS软件四、实验容 1.条形图的绘制与编辑 2.直方图的绘制与编辑 3.饼图的绘制与编辑五、实验学时 2学时六、实验方法与步骤 1.开机； 2.找到SPSS的快捷按纽或在程序中找到SPSS，打开SPSS； 3.按要求完成上机作业； 4. 关闭SPSS，关机。七、实验注意事项 1.实验中不轻易改动SPSS的参数设置，以免引起系统运行问题。 2.遇到各种难以处理的问题，请询问指导教师。 3.为保证计算机的安全，上机过程中非经指导教师和实验室管理人员同意，禁止使用移动存储器。 4.每次上机，个人应按规定要求使用同一计算机，如因故障需更换，应报指导教师或实验室管理人员同意。

SPSS上机实验报告

实验名称：频数分布实验目的和要求：绘制频数分布表、频数分布直方图并分析集中趋势指标、差异性指标和分布形状指标实验内容：绘制频数分布表和频数分布直方图并分析实验记录、问题处理：绘制频数分布表销售额频率百分比有效百分比累积百分比 79.00 80.00 82.00 85.00 89.00 93.00 95.00 96.00 97.00 99.00 105.00 106.00 有效 109.00 110.00 112.00 113.00 114.00 115.00 124.00 129.00 130.00 190.00 合计1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 30 3.3 3.3 3.3 6.7 3.3 3.3 3.3 6.7 6.7 6.7 6.7 3.3 3.3 3.3 6.7 3.3 3.3 3.3 3.3 6.7 6.7 3.3 100.0 3.3 3.3 3.3 6.7 3.3 3.3 3.3 6.7 6.7 6.7 6.7 3.3 3.3 3.3 6.7 3.3 3.3 3.3 3.3 6.7 6.7 3.3 100.0 3.3 6.7 10.0 16.7 20.0 23.3 26.7 33.3 40.0 46.7 53.3 56.7 60.0 63.3 70.0 73.3 76.7 80.0 83.3 90.0 96.7 100.0 频数分布直方图集中趋势指标、差异性指标和分布形状指标销售额统计量 |N有效|30 1

实验结果分析：从统计量表可以看出有效样本数有 30个，没有缺失值。平均销售额是106.8333，标准差为 21.78592。从频数分布表可以看出样本值、频数占总数的百分比、累计百分比。从带正态曲线的直方图可以看出销售额集中在 110 实验名称：列联表成绩: 实验目的和要求：绘制频数表、相对频数表并进行显着性检验和关系强度分析实验内容：绘制频数表、相对频数表并分析实验记录、问题处理：满意度*性别交叉制表 a.存在多个众数。显示最小值

《计量经济学》(庞浩第一版)第三章多元线性回归模型eviews上机操作

第三章多元线性回归模型案例分析一、研究目的 1提出问题：研究中国税收收入增长的主要原因(必须要有研究的意义，且具创新价值) 2分析问题：从宏观经济看经济增长是税收增长的源泉；公共财政的需求；物价水平；税收政策（要注重经济理论的相关性和逻辑性）二、模型设定 1被解释变量：为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方的的“国家财政收入”中的各项税收作为被解释变量 2解释变量：选择“国内生产总值GDP”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表，选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表，而由于财政体制的改革难以量化，且1985年后财税体制改革对税收增长影响不是很大，故暂不考虑。 3设定线性模型为： Y t= β1+β2X2t+β3 X3t+β4 X4t +u t注：X1默认为1 4经济理论构造成功之后，即着手收集数据资料（这要借助统计学的知识进行整理，并不是什么数据都可以直接拿来用。首先，数据来源的权威性，即必须保证数据的准确可靠性，不能随意捏造，其次，数据的合理分类，最后是数据的合理运用）

附：数据

三、估计参数利用eviews3.0进行分析 1建立工作文件新建工作文档：file-new-workfile，在打开的workfile range 对话框中的workfile frequency 中选择annual，start date 输入1978，end date输入2002，点击ok。 2输入数据直接在命令窗口输入“data Y X2 X3 X4 、、、” 本案例中输入data Y X2 X3 X4然后是将excel中的数据复制过来，并点击name命名GROUP01。 3估计参数直接在命令窗口输入“LS Y C X2 X3 X4 、、、”。LS是做最小二乘估计的命令，Y为被解释变量，C为截距项，X为解释变量，注意LS Y C X之间要有空格，被解释变量紧接在命令LS之后。本案例中输入LS Y C X2 X3 X4 本题中得到下表，点击name 命名eq01。

上机实验七 SPSS相关分析

上机实验七SPSS相关分析题目：1、分析数学和英语得分是否存在线性关系? 数据来源：SPSS课程资料correlate2.sav 假设： H0：数学和英语得分存在线性关系 H1：数学和英语得分不存在线性关系基本结果：

结论： Pearson相关系数为0.834，sig值为0.003，sig值小于0.05，所以数学和英语得分存在正相关；Spearman相关系数为0.770，sig值为0.009，sig值小于0.05，所以数学和英语得分存在正相关；无论是用Pearson、Spearman相关系数，都可以得出数学和英语得分存在正相关的结论，故接受H0假设，且SIG值均小于0.05，两者之间存在正相关线性关系。题目：2、分析汽车销售额和燃油效率之间是否存在线性关系? 数据来源：SPSS课程资料correlate1.sav 假设： H0：汽车销售额和燃油效率之间存在线性关系 H1：汽车销售额和燃油效率之间不存在线性关系基本结果：

结论： Pearson相关系数为-0.492，sig值为0.000，sig值小于0.05，所以汽车销售额和燃油效率之间存在负相关；Spearman相关系数为-0.614，sig值为0.000，sig值小于0.05，所以汽车销售额和燃油效率之间存在负相关；无论是用Pearson、Spearman相关系数，都可以得出汽车销售额和燃油效率之间存在负相关的结论，且SIG值均小于0.05，故接受H0假设，两者之间存在负相关线性关系。题目：3、试分析工资高低是否和教育水平相关? 数据来源：SPSS课程资料Employee data.sav 假设： H0：工资高低和教育水平相关 H1：工资高低和教育水平不相关基本结果：