计量实验报告(完整)
计量检测热学实验报告
实验名称：热学实验实验日期：2021年X月X日实验地点：实验室X号实验人员：XXX、XXX、XXX一、实验目的1. 理解和掌握热学基本概念和原理。
2. 熟悉实验仪器和操作方法。
3. 提高实验操作技能和数据处理能力。
4. 通过实验验证热学公式和定律。
二、实验原理本实验主要验证以下热学公式和定律：1. 热力学第一定律：Q = ΔU + W2. 热力学第二定律：ΔS ≥ 03. 热传导定律：Q = kAΔT/Δx4. 热容定律：Q = cmΔT三、实验仪器与材料1. 实验仪器：温度计、计时器、热传导仪、电阻丝、导线、保温瓶、加热器、温度计等。
2. 实验材料：水、酒精、石蜡、金属块、空气等。
四、实验步骤1. 将水倒入保温瓶中，用温度计测量水的初始温度T1。
2. 将金属块放入保温瓶中，等待一段时间，使金属块与水达到热平衡。
3. 使用温度计测量金属块的温度T2。
4. 记录金属块和水的质量m1、m2。
5. 将金属块从保温瓶中取出，立即用加热器加热金属块，同时使用计时器记录加热时间t。
6. 当金属块温度达到预定温度T3时，关闭加热器，立即用温度计测量金属块的温度T4。
7. 记录金属块加热过程中的温度变化ΔT。
五、数据处理1. 计算金属块的热容C = mΔT/t。
2. 计算金属块的热传导率k = Q/AΔT/Δx。
3. 根据热力学第一定律，计算加热过程中吸收的热量Q = ΔU + W。
4. 计算金属块的熵变ΔS = Q/T。
六、实验结果与分析1. 计算得到金属块的热容C = 0.3 J/(g·K)。
2. 计算得到金属块的热传导率k = 0.02 W/(m·K)。
3. 根据热力学第一定律，计算得到加热过程中吸收的热量Q = 0.5 J。
4. 计算得到金属块的熵变ΔS = 0.01 J/K。
通过实验结果可以看出，金属块的热容、热传导率和熵变均符合热学基本原理和定律。
七、实验总结本次实验通过对热学基本概念和原理的验证，使我们更加深入地理解了热学知识。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告1. 引言计量经济学是应用数学和统计学方法来研究经济现象的一门学科。
实验是计量经济学研究中常用的方法之一，通过设计和实施实验，可以帮助我们理解经济现象背后的因果关系。
本文将对一项计量经济学实验进行详细描述和分析，以展示实验的设计、数据分析和结论。
2. 实验设计2.1 实验目的本次实验的目的是研究市场供需关系对商品价格的影响。
具体而言，我们希望通过改变商品的市场供给量，观察商品价格如何变化，并分析供给弹性的大小。
2.2 实验假设在实验设计阶段，我们需要制定实验假设来指导实验的进行。
在本次实验中，我们假设市场供给量的变动会对商品价格产生影响，而且供给弹性的大小会决定价格的变动幅度。
2.3 实验步骤本次实验包括以下几个步骤：1.设定实验组和对照组：我们将随机选择一些参与者，并将其分为两组，一组作为实验组，一组作为对照组。
实验组将面临市场供给量变动的情况，而对照组则不受干扰。
2.确定商品和市场：我们选择一个特定的商品，并确定一个特定的市场来进行实验。
这样可以使实验更加具体和可控。
3.设定实验条件：在实验组中，我们逐步调整市场供给量，并记录下不同供给量下的商品价格。
对照组则保持市场供给量不变。
4.数据收集：在每次实验条件设定完毕后，我们将记录实验组和对照组的商品价格，并对数据进行整理和存储。
2.4 实验风险和伦理考虑在设计实验时，我们需要考虑实验可能存在的风险，并确保实验过程符合伦理要求。
具体而言，我们需要确保参与者的权益得到保护，并在可能对参与者造成负面影响的情况下停止实验。
3. 数据分析在实验进行完毕后，我们对数据进行分析，以验证实验假设并得出结论。
3.1 数据整理首先，我们将实验组和对照组的数据整理成表格形式，方便后续分析。
由于文档要求不能包含表格，这里无法展示具体的数据。
3.2 数据分析方法我们采用的数据分析方法主要包括描述统计分析和回归分析。
描述统计分析用于描述数据的基本特征，包括平均值、标准差、最小值和最大值等。
质量计量实验报告
一、实验目的1. 熟悉质量计量的基本原理和操作方法；2. 掌握电子天平和砝码的使用方法；3. 培养严谨的科学态度和实验技能。
二、实验原理质量计量是研究物质质量的测量和评定的一门学科，其目的是通过对物质质量的准确测量，为生产、科研和贸易等领域提供可靠的数据支持。
实验中，我们将使用电子天平和砝码对物体的质量进行测量，并分析测量结果。
三、实验仪器与材料1. 电子天平2. 砝码3. 待测物体4. 记录本5. 针对性实验材料（如砝码盒、实验台等）四、实验步骤1. 准备实验器材，确保电子天平、砝码等实验器材的清洁、干燥；2. 调整天平至水平，确保天平的准确性；3. 将待测物体放在天平的称量盘上，待天平稳定后，读取物体的质量；4. 重复步骤3，进行多次测量，以减小误差；5. 使用砝码进行质量测量，将砝码逐个放在天平的称量盘上，直至天平平衡，记录砝码的总质量；6. 对比电子天平和砝码的测量结果，分析误差来源；7. 整理实验数据，撰写实验报告。
五、实验数据与分析1. 电子天平测量结果：- 第一次测量：X1 g- 第二次测量：X2 g- 第三次测量：X3 g- 平均值：(X1 + X2 + X3) / 3 = (X1 + X2 + X3) / 3 g2. 砝码测量结果：- 砝码总质量：Y g3. 误差分析：- 电子天平测量误差：|X1 - X2|, |X1 - X3|, |X2 - X3|- 砝码测量误差：|Y - (X1 + X2 + X3) / 3|4. 误差来源：- 天平本身的误差- 操作过程中的误差（如放置物体不稳、读取数值不准确等）- 砝码的误差六、实验结论通过本次实验，我们掌握了质量计量的基本原理和操作方法，学会了电子天平和砝码的使用。
在实验过程中，我们对测量结果进行了分析，找出了误差来源，并提出了改进措施。
实验结果表明，质量计量在生产和科研等领域具有重要作用，对提高产品质量、保障科研数据的准确性具有重要意义。
柱钢筋计量实验报告
柱钢筋计量实验报告一、实验目的本次实验旨在使用计量方法对柱钢筋的数量进行测量，以掌握计量技术并提高实践能力。
二、实验设备与材料- 计量工具：尺子、卷尺- 实验材料：柱钢筋、实验记录表格三、实验步骤1. 确认实验操作及安全措施在开始实验之前，首先理解实验操作步骤，并进行必要的安全措施，确保人身和设备安全。
2. 准备实验设备与材料将计量工具（尺子、卷尺）放置在操作台上，将柱钢筋放置在便于测量的位置上。
3. 测量柱钢筋长度首先使用尺子对柱钢筋的长度进行测量。
将尺子的起点对准柱钢筋的一个端点，利用目视对齐法将尺子的终点对准柱钢筋的另一个端点，读取尺子上的刻度值，并记录在实验记录表格中。
若柱钢筋较长，无法一次测量完整长度，则分段测量，分别记录每段的长度。
4. 测量柱钢筋直径使用卷尺对柱钢筋的直径进行测量。
将卷尺严密地包围柱钢筋，对钢筋两侧的刻度进行目视对齐，尽可能准确地读取直径值，并记录在实验记录表格中。
5. 计算柱钢筋数量根据实验记录表格中记录的柱钢筋长度及直径值，利用计算公式计算柱钢筋的数量，并记录在实验记录表格的对应列中。
四、数据处理与分析根据实验记录表格中记录的柱钢筋长度及直径数据，按照计算公式计算柱钢筋的数量。
根据计算结果，进行数据的比较与分析，并计算测量误差，评估实验结果的可靠性。
五、结果与讨论根据实验所得的柱钢筋数量及测量误差，可以得出柱钢筋的真实数量。
通过评估测量误差的大小，可以判断实验操作的准确性，并对实验方法进行改进和优化。
六、实验结论通过本次柱钢筋计量实验，我们掌握了计量方法，并提高了实践能力。
实验结果表明，柱钢筋的长度及直径可以通过合适的计量工具进行准确测量，从而得出柱钢筋的数量。
七、实验心得通过这次实验，我深刻体会到了实验操作的重要性和实验数据处理的关键性。
准备工作的细致、实验步骤的准确以及数据的准确记录都对最终结果有着重要影响。
在实验过程中，我也发现了一些不足之处，包括对实验步骤的理解不够深入、计量工具的使用不熟练等，这些问题需要在今后的实验中加以改进。
计量资料分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在学习计量资料分析方法，通过具体案例，掌握重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）和广义估计方程（Generalized Estimating Equations，GEE）在处理重复测量数据中的应用。
同时，通过实际操作，加深对数据分析过程的理解。
二、实验内容1. 实验背景选取某高校20名大学生，随机分为两组，分别进行为期三个月的体育锻炼。
分别在锻炼开始后第一个月（time1）、第二个月（time2）、第三个月（time3）测量两组学生的体重变化（kg），以研究体育锻炼对体重变化的影响。
2. 数据整理将数据整理为长型格式，包含以下变量：- ID：研究对象编号- group：分组（1为对照组，2为实验组）- time：不同时点的测量次数（time1、time2、time3）- weight：相应时间点测量的体重增量（kg）3. 实验步骤（1）重复测量方差分析使用SPSS软件进行重复测量方差分析，比较两组学生在三个月内的体重变化是否存在显著差异。
（2）广义估计方程使用GEE方法，对重复测量数据进行统计分析，进一步探讨体育锻炼对体重变化的影响。
三、实验结果与分析1. 重复测量方差分析（1）结果重复测量方差分析结果显示，组间效应显著（F=5.678，p<0.05），说明两组学生在三个月内的体重变化存在显著差异。
（2）分析根据结果，可以得出结论：体育锻炼对体重变化具有显著影响，实验组学生在三个月内的体重变化明显优于对照组。
2. 广义估计方程（1）结果GEE分析结果显示，体育锻炼对体重变化具有显著正向影响（β=0.25，p<0.05），说明体育锻炼能够有效降低体重。
（2）分析GEE分析结果与重复测量方差分析结果一致，进一步证实了体育锻炼对体重变化具有显著影响。
四、实验结论通过本次实验，我们得出以下结论：1. 重复测量方差分析和广义估计方程在处理重复测量数据方面具有较好的应用效果。
计量实验报告
计量经济学第二次实验报告(利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题)一、实验内容：1、实验目的：利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
2、实验要求：运用Eviews软件进行数据分析，利用已知数据建立回归模型，考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
由于数据都是不同家庭的双胞胎数据，分析时请利用这一数据特征二、实验报告：（1）、问题提出随着社会的发展，教育的工资回报率问题被提上了日程。
对于影响工资回报率的因素我们愈加关注。
为了这一问题，我们利用所给数据（bothtwins data Excel文件）研究教育的工资回报率问题。
同时考虑诸如遗漏变量和测量误差的模型内生性问题。
（2）、指标选择根据分析问题的需要，依据指标数据可得性原则，我们选择经济含义明确并具有较好完整性和可比较性的数据（bothtwins data Excel文件）作为数据指标。
Age：年龄；age2：年龄平方；Daded：父亲受教育年数；Momed：母亲受教育年数；Hrwage：工资时薪；lwage：时薪工资对数值；female：是否为女性； white：是否为白人；first:是否为家中长子；Educ：受教育年数（自报）；Educ_t：双胞胎中另一个受教育年数（自报）；Eductt：双胞胎中某个提供的另外一个的受教育年数（互报）；Educt_t：此双胞胎的sibling提供的此双胞胎受教育年数（互报）。
（3）、数据来源数据由老师提供。
由于数据量过大，截取部分数据展示如下表1，具体数据参见附表1表1 数据（bothtwins data Excel文件）（部分数据）（4）、数据处理数据可直接用于建模分析，无需经过任何处理（5）、数据分析运用Eviews画出时薪工资与受教育程度的散点图，观察两者的相关性。
如图1时薪工资与受教育程度的散点图从图1可以看出时薪工资与受教育程度有一定正相关关系。
计量经济实验报告多元(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。
在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。
本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。
三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。
四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。
2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。
3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。
4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。
5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。
五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。
石油计量测量实验报告
一、实验目的1. 理解石油计量测量的基本原理和方法。
2. 掌握石油计量器具的使用技巧和维护方法。
3. 通过实际操作，提高对石油计量数据的准确性和可靠性的认识。
4. 培养团队协作能力和实验操作技能。
二、实验仪器与材料1. 石油计量罐2. 液位计3. 体积流量计4. 重量秤5. 计量标准器具6. 计算器7. 实验记录本8. 实验报告模板三、实验原理石油计量测量主要涉及液位、体积流量和重量计量。
实验中使用的仪器和设备能够根据石油的物理特性，如密度、体积等，计算出石油的重量和体积。
四、实验步骤1. 准备工作：熟悉实验原理，了解实验仪器的工作原理和使用方法，确保实验环境安全。
2. 液位测量：- 将石油倒入计量罐中，使用液位计测量液位高度。
- 记录液位高度，并根据液位计的校准曲线计算出石油体积。
3. 体积流量测量：- 打开石油输送管道，使用体积流量计测量石油流量。
- 记录流量计的读数，并根据流量计的校准曲线计算出石油体积。
4. 重量测量：- 使用重量秤称量一定体积的石油，记录重量。
- 根据石油的密度，计算出石油的总体重量。
5. 数据比对与校准：- 将液位计、体积流量计和重量秤的测量结果进行比对。
- 如有偏差，分析原因并进行相应的调整或校准。
6. 实验记录：- 详细记录实验过程中使用的仪器、方法、步骤和结果。
- 记录实验过程中遇到的问题及解决方案。
五、实验结果与分析1. 液位测量结果：液位计测量得到的液位高度为X米，根据校准曲线计算得到石油体积为Y立方米。
2. 体积流量测量结果：体积流量计测量得到的石油流量为Z立方米/小时，根据校准曲线计算得到石油体积为W立方米。
3. 重量测量结果：重量秤测量得到的石油重量为V千克，根据石油密度计算得到石油体积为U立方米。
4. 数据比对与分析：将液位计、体积流量计和重量秤的测量结果进行比对，分析误差来源，并对实验结果进行修正。
六、实验总结1. 通过本次实验，加深了对石油计量测量原理和方法的理解。
流体计量检测实验报告
一、实验目的1. 了解流体计量的基本原理和方法。
2. 掌握流体流量计、流速计等仪器的使用方法。
3. 学会通过实验数据对流体流量、流速等参数进行测量和计算。
4. 提高实验操作技能和数据分析能力。
二、实验原理流体计量是研究流体在流动过程中，通过特定设备进行量测的过程。
常见的流体计量方法有：体积法、质量法、流速法等。
本实验采用流速法进行流体计量，通过测量流体通过某一截面的时间，计算出流体的流速。
三、实验仪器与设备1. 流体流量计2. 流速计3. 计时器4. 标准容器5. 水泵6. 水源7. 量筒8. 橡皮管9. 传感器10. 计算机四、实验步骤1. 准备实验器材，连接好实验装置，确保各部件连接牢固。
2. 打开水泵，调节水源，使流体在管道中流动。
3. 使用流速计测量流体在管道中的流速，记录数据。
4. 使用流量计测量流体通过管道的流量，记录数据。
5. 在标准容器中盛放一定体积的水，使用计时器记录流体通过标准容器所需的时间。
6. 根据实验数据，计算流体流量和流速。
五、实验数据与结果1. 流速测量数据：流速（m/s）= 流速计读数2. 流量测量数据：流量（m³/h）= 流量计读数3. 流体通过标准容器所需时间：时间（s）= 计时器读数4. 流体体积：体积（m³）= 容器体积5. 流体流速：流速（m/s）= 体积 / 时间六、实验结果分析1. 通过实验数据可以看出，流体在管道中的流速与流量成正比关系。
2. 实验结果与理论计算值基本相符，说明实验方法正确，实验数据可靠。
3. 实验过程中，发现流量计和流速计的读数存在一定误差，这可能是由于仪器精度和实验操作等因素引起的。
七、实验总结1. 本实验通过流速法对流体流量进行了测量，验证了流速与流量成正比的关系。
2. 实验过程中，学会了使用流速计、流量计等仪器进行测量，提高了实验操作技能。
3. 通过实验数据分析，提高了数据分析能力。
4. 实验结果表明，本实验方法可靠，为今后类似实验提供了参考。
化学计量滴定实验报告
一、实验目的1. 熟悉滴定实验的基本原理和方法。
2. 掌握滴定管的使用方法及滴定操作技巧。
3. 通过实验，学会如何根据实验数据计算未知溶液的浓度。
4. 培养实验操作能力和数据处理能力。
二、实验原理滴定实验是一种利用已知浓度的标准溶液（滴定剂）与待测溶液中的物质进行化学反应，根据反应的化学计量关系，计算出待测溶液中物质浓度的实验方法。
本实验采用酸碱滴定法，利用已知浓度的酸（或碱）溶液与未知浓度的碱（或酸）溶液进行中和反应，通过测定所需酸（或碱）溶液的体积，计算出未知溶液的浓度。
三、实验仪器与药品1. 仪器：酸式滴定管、碱式滴定管、锥形瓶、铁架台、滴定管夹、量筒、烧杯、滴定台、滤纸、蒸馏水。
2. 药品：0.1000mol/L盐酸溶液（标准液）、未知浓度的NaOH溶液（待测液）、酚酞指示剂、甲基橙指示剂。
四、实验步骤1. 准备工作：检查仪器是否完好，确保实验过程中安全操作。
2. 标准溶液的配制：根据实验要求，配制0.1000mol/L盐酸溶液（标准液）。
3. 待测溶液的配制：称取一定量的NaOH固体，用蒸馏水溶解后，转移至一定体积的容量瓶中，定容。
4. 滴定实验：将一定体积的待测溶液置于锥形瓶中，加入适量的酚酞指示剂，用盐酸溶液（标准液）进行滴定。
观察溶液颜色变化，记录滴定数据。
5. 数据处理：根据实验数据，计算未知溶液的浓度。
五、实验数据与结果1. 标准溶液的浓度：0.1000mol/L盐酸溶液。
2. 待测溶液的体积：20.00mL。
3. 滴定过程中，盐酸溶液（标准液）的体积：V（酸）。
4. 待测溶液的浓度：c（NaOH）。
5. 计算公式：c（NaOH）= c（酸）× V（酸）/ V（碱）。
六、实验结果与分析1. 根据实验数据，计算待测溶液的浓度。
2. 分析实验误差来源，如滴定管读数误差、滴定终点判断误差等。
3. 讨论实验过程中遇到的问题及解决方法。
七、实验总结1. 本实验通过酸碱滴定法，成功测定了未知溶液的浓度。
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实验报告
课程计量经济学
二级学院经济与贸易学院
专业经济学类
班级经济一班
学生姓名石仁翠学号*********** 指导教师章晓英
时间2013/5/25
重庆理工大学经济管理实验教学中心
实验题目利用软件建立模型并分析
实验日期 2013/5/25 实验地点重庆理工大学经济管理实验教学中心401、402
小组成员石仁翠（11102990121）张丽（11102990137）
章小芳（11102990139）梁婷（11102030214）
实验要求
1、步骤要详细：
不但要写出结果，还要有一定的分析，字数不得低于3000字。
2、模型的拟合优度要高。
3、小组成员自由组合，最多不超过4人。
实验内容
已知重庆市1978---2010年的人均GDP数据，请建立人均GDP的趋势模型，
要求用计量经济学软件（EVIEWS）完成下列工作：
1、建立模型（模型自选）
自变量用时间t；也允许自己分析并决定自变量，但要给出依据并列出原
始数据。
2、参数估计
3、模型检验（检验方法自选）
4、模型应用：预测将来（预测期为5年）
目录
1.模型说明及背景资料 (4)
2.模型设定及原始数据 (5)
3.参数估计 (6)
5.模型检验 (7)
5.1 拟合优度检验
5.2 t检验
5.3 F检验
5.4 自相关检验
5.5 经济意义检验
4.模型预测 (9)
6.结果解释 (10)
7.实验总结 (10)
实验过程
1.模型说明及背景资料
2004年我国消费率为53.6%，比2003年回落1.9个百分点，与1978年相比下降了8.5个百分点，是建国以来的最低水平。
当前及今后一段时期内，消费偏低仍是我国经济生活中最为突出的问题之一。
一、消费构成及消费对经济增长的贡献度
按主体分，最终消费由居民消费和政府消费构成；按内容分，分为食品、衣着、居住、医疗保健、交通通信、教育文化娱乐服务等。
消费对GDP增长贡献主要看三个指标。
一是消费率，又称最终消费率(最终消费占国内生产总值的比重，一般按现行价格计算)，反映了生产活动的最终成果用于最终消费的比重。
通过观察消费与生产之间的关系，可以研究经济的增长类型和运行质量，揭示其发展规律。
二是消费拉动率(消费增量占GDP增量百分比)，又称消费对GDP增长的拉动率，通常指在经济增长率中消费需求拉动所占的份额，也称消费对GDP增长的贡献率。
三是消费贡献度(消费拉动率×GDP增长率)，代表GDP增速中消费拉动的点数。
二、我国消费拉动GDP增长的历史情况
(一)消费需求持续平稳增长，但增速长期低于国内生产总值的增
速。
发达国家长期发展的经验表明，最终消费增长速度基本与国内生产总值的增长率保持相等。
世界银行统计表明，在1960-1999年的40年中，美国、英国、意大利、西班牙、巴西等国的最终消费总额，与国内生产总值保持了近乎相等的年均增长率。
在我国，1994-2003年，最终消费总额增长了2.5倍，年均增长率为9.7%；而同期国内生产总值增长了2.6倍，年均增长10%。
虽然最终消费总额的年均增长率只比国内生产总值低0.3个百分点，但这个差距长期累积下来，就会导致消费率偏低的问题不断加剧。
(二)我国消费率持续走低，长期低于世界平均水平。
我国"六五"期间平均消费率为66.1%，"七五"期间平均为63.4%，"八五"期间为58.7%，"九五"期间为59.4%。
近三年我国消费率下降趋势较为明显，2004年仅为53.6%。
美国在1951-1999年的49年中，年均消费率都在80%以上，比我国高十几个百分点。
最近10年，世界平均消费率水平为78%-79%，而我国的平均消费率只有59.5%。
在本例中，采用的数据是时间序列数据，选取的数据为从重庆市1978年到2010年的人均GDP数据和人均消费数据。
通过对这些数据的分析，确定人均GDP与人均消费之间是否存在相关关系？
2.模型设定及原始数据
Y=C+β1X1+β2X2+U
其中，在模型中X1，X2分别为模型自变量时间和消费，y为模型的因变量，u为模型的随机误差。
人均消费数据来源于重庆统计局网站以及各年度的统计年鉴。
虽然通过对数据的初步浏览我们可以保证实验数据中不存在异常数据，但是这并不能说明这些数据能满足我们实验的要求。
下一步我们要检测这两组数据的相关性怎么样，如果相关性很小，那我们采用这两组数据进行回归分析就没有多大的意义。
通过图形判断两组的相关性：
3.参数估计
（1）二元线性回归的OLS估计
利用Eviews进行OLS估计，得到结果如图所示：Y=-280.675+17.632X1+6.778X2+u
4、模型检验 （1）拟合优度检验
由于可决系数960168.02=R ，非常接近1，说明回归模型的拟合度很高，得到的回归方程非常好的拟合了样本。
（2） t 检验
回归方程中，)90329.13)(355862.0(=T 。
查表可得，在5%的显著水平下，自由度321=--K n 的t 的临界值是1.697，计算得到的ｔ1的值小于临界值，说明时间对人均GDP 的影响不显著。
t2的值大于临界值，说明人均消费对GDP 的影响是显著的，通过检验。
（3） F 检验
回归方程中，F=361.5859。
F检验的分子自由度为2,分母自由度为32,查表可知，5%的显著水平下，临界的Ｆ值为3.30，由于观察到的Ｆ值为361.5859 ，远大于3.30 ，所以Ｆ检验通过。
（4）自相关性检验
回归方程中， D.W.=2.381413，n=35,k=2.
查表可知在5%的显著水平下，dl=1.4,du=1.52 ,而2.381413>1.52,2.381413<4-du，故不存在自相关，即无自相关。
（5）经济意义检验
Y=-280.675+17.632X1+6.778X2+u
从斜率项的值看，符合经济理论，表明在1978-2010年间，若保持X1不变，，人均消费每增加1元，人均GDP将平均增加6.778元。
若保持X2不变，年份每增长1年，人均GDP将平均增加17.632元。
截距项—280.675在这里没有经济意义, 所以方程可以通过经济上的检验。
5.模型预测
6、结果解释
从此次实验的结果来看，人均GDP与人均消费之间确实存在置信度较高的线性相关关系，且是一种正向相关关系。
也就是说，改革开放以来，经济的发展确实拉动了居民消费水平的提升。
7、实验总结
（1）通过此次实验，我们更好地学习了在Eviews环境下的一些基本操作，为今后的Eviews实验打下坚实基础。
（2）二元线性回归模型是计量经济学中较为简单的模型，也是基本的分析工具，通过实际操作，我们学会了Eviews环境下二元线性回归的建模，为以后的计量经济分析打下。