统计与优化实验报告
实验4：大数据的分析与挖掘
3.数据的预处理：在理解数据之后，需要对数据进行预处理，例如数据清洗、数据归一化、特征提取等，以确保数据质量和可用性。如果数据集较大，可能需要使用分布式计算平台进行处理。
五、实训体会
最终，通过数据挖掘方法得到的结果可以帮助我们更好地理解和解决实际问题，例如优化产品推荐、预测市场需求、检测欺诈、识别风险等等。
4.模型的训练：接下来，需要确定哪种数据挖掘算法才能解决我们的问题，并训练相应的模型。例如，我们可以使用决策树算法、神经网络算法或者基于规则的算法等。
5.模型的预测与评价：训练好模型之后，需要对新的数据进行预测，并根据实际结果对模型进行评价。这个过程需要注意模型的可解释性、预测的准确性和稳定性等指标。
“大数据技术概论”课程实验报告
实验名称：
教师评语
教师签字日期
成绩
学生姓名
学号
一、实验目标
展示数据挖掘方法如何解决实际问题
二、实验环境
Python
三、实验内容
1. 数据的读入与理解
2. 数据的预处理
3. 模型的训练
4. 模型的预测与评价
四、实验成果
1.确定问题和目的：首先要明确需要解决的问题，以及期望得到什么样的结果。例某个产品优化推荐算法等。
加工误差统计分析实验报告
加工误差统计分析实验报告加工误差统计分析实验报告引言：加工误差是指在工业生产过程中，由于各种原因导致产品尺寸、形状和表面质量与设计要求之间的差异。
加工误差的控制对于保证产品质量、提高生产效率和降低成本具有重要意义。
本实验旨在通过对加工误差进行统计分析，探讨误差来源及其影响因素，为工业生产过程中的质量控制提供参考依据。
实验设计：本实验选取了一台数控铣床进行实验，以铣削加工尺寸为研究对象。
首先，我们选择了一种常见的零件，对其进行加工。
然后，通过测量加工后的尺寸与设计要求进行对比，得到加工误差数据。
最后，我们对这些数据进行统计分析，探究加工误差的分布规律和影响因素。
实验过程：1. 加工准备：选择合适的刀具、夹具和工艺参数，进行加工准备工作。
2. 加工操作：按照设计要求进行铣削加工，并记录下每次加工后的尺寸数据。
3. 尺寸测量：使用测量工具对加工后的零件进行尺寸测量，并记录测量结果。
4. 数据整理：将测量得到的数据整理成表格，方便后续的统计分析。
统计分析：1. 加工误差分布：通过绘制加工误差的频率分布直方图，我们可以观察到误差值的分布情况。
通常情况下，加工误差符合正态分布，但也可能存在其他分布形式，例如偏态分布或双峰分布。
通过分析分布形式，可以判断加工过程中是否存在特殊的误差来源。
2. 加工误差与加工参数的关系：通过对加工误差与加工参数（如切削速度、进给速度等）进行相关性分析，可以了解不同参数对加工误差的影响程度。
这有助于我们确定合适的工艺参数范围，以减小加工误差。
3. 加工误差与刀具磨损的关系：刀具磨损是导致加工误差增大的重要因素之一。
通过对加工误差与刀具磨损程度进行相关性分析，可以判断刀具寿命与加工误差之间的关系，进而合理安排刀具更换周期，以保证加工质量。
4. 加工误差与工件材料的关系：不同材料的加工性能不同，可能导致加工误差的差异。
通过对加工误差与工件材料进行相关性分析，可以了解不同材料对加工误差的影响程度，为材料选择和工艺优化提供依据。
商务数据分析实验报告实验收获(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，商务数据分析在商业决策、市场预测、客户关系管理等方面发挥着越来越重要的作用。
为了提高自身在数据分析领域的技能，我们进行了一系列商务数据分析实验。
通过本次实验，我们不仅掌握了数据分析的基本方法，还深入了解了数据分析在商务领域的应用。
以下是本次实验的收获总结。
二、实验目的1. 熟悉商务数据分析的基本概念和常用工具；2. 学习运用数据分析方法解决实际问题；3. 提高团队协作能力和沟通能力；4. 培养批判性思维和创新能力。
三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据采集与处理2. 数据可视化3. 数据分析4. 商务应用案例分析四、实验收获1. 理论知识收获（1）熟悉了商务数据分析的基本概念，如数据采集、数据清洗、数据预处理、数据挖掘等；（2）了解了常用的数据分析工具，如Excel、Python、R、Tableau等；（3）掌握了数据可视化技巧，能够通过图表清晰地展示数据信息；（4）学习了数据分析方法，如描述性统计、推断性统计、预测分析等。
2. 实践能力收获（1）通过实际操作，掌握了数据采集、处理、可视化和分析的方法；（2）运用所学知识解决实际问题，如通过数据分析发现市场趋势、预测销售业绩等；（3）提高了团队协作能力和沟通能力，学会了在团队中发挥自己的优势，共同完成任务；（4）培养了批判性思维和创新能力，能够从多个角度分析问题，提出解决方案。
3. 商务应用案例分析收获（1）通过分析真实案例，了解了数据分析在商务领域的广泛应用；（2）学习了如何将数据分析方法应用于实际业务场景，如客户细分、市场定位、产品优化等；（3）掌握了数据分析在提升企业竞争力、降低成本、提高效率等方面的作用；（4）拓展了视野，了解了国内外优秀企业在数据分析领域的实践经验和创新成果。
4. 个人成长收获（1）提高了自己的数据分析技能，为今后的职业发展奠定了基础；（2）培养了良好的学习习惯和解决问题的能力；（3）增强了自信心，相信自己能够应对各种挑战；（4）拓展了人际关系，结识了志同道合的朋友。
电动车车载充电桩功率优化实验报告
电动车车载充电桩功率优化实验报告一、引言随着环保意识的增强和对可持续交通的需求，电动车在现代交通中扮演着越来越重要的角色。
然而，电动车的充电效率和充电时间一直是用户关注的焦点。
车载充电桩作为电动车充电的重要设备，其功率优化对于提高充电效率、缩短充电时间以及延长电池寿命具有重要意义。
二、实验目的本次实验旨在研究和优化电动车车载充电桩的功率输出，以提高充电效率和充电速度，同时确保充电过程的安全性和电池的稳定性。
三、实验设备与材料1、不同型号的电动车若干辆，包括_____品牌的纯电动汽车和_____品牌的混合动力汽车。
2、多种功率规格的车载充电桩，涵盖_____W、＿____W 和_____W 等。
3、电池检测设备，用于监测电池的充电状态和性能参数。
4、数据采集系统，用于记录充电过程中的电流、电压、功率等数据。
四、实验方法1、选择不同型号的电动车，分别连接不同功率的车载充电桩。
2、在充电过程中，通过数据采集系统实时记录充电电流、电压、功率以及电池温度等参数。
3、对每次充电过程进行时间统计，记录从开始充电到电池充满所需的时间。
4、在充电完成后，使用电池检测设备对电池进行性能检测，包括电池容量、内阻等参数的测量。
五、实验过程1、首先，将一辆_____品牌的纯电动汽车连接到_____W 的车载充电桩上进行充电。
充电开始后，数据采集系统显示初始充电电流为_____A，电压为_____V，功率为_____W。
随着充电时间的推移，电流和电压逐渐变化，充电功率也有所波动。
经过_____小时的充电，电池充满。
2、接着，将同一辆车连接到_____W 的车载充电桩上进行充电。
此次充电初始电流为_____A，电压为_____V，功率为_____W。
充电时间缩短至_____小时。
3、对_____品牌的混合动力汽车进行类似的实验，分别连接不同功率的车载充电桩，并记录相关数据。
六、实验结果与分析1、不同功率的车载充电桩对充电时间的影响通过对比发现，功率越高的车载充电桩，充电时间越短。
实验报告实验总结
实验报告实验总结一、实验目的和背景在本次实验中，我们的目的是研究某种特定条件下物质的行为和性质，并从中得出结论。
这一实验是基于某些背景知识，以便更深入地了解该物质以及在不同环境条件下的性能变化。
二、实验过程和方法我们首先收集了实验所需的材料和设备，并确保实验室条件符合安全和准确性要求。
然后我们按照预定的步骤进行实验，并记录下每个步骤的结果和观察。
在实验过程中，我们采用了一系列的方法和技术来测试和分析物质。
例如，我们使用温度计来测量温度变化，并使用天平来测量物质的质量。
此外，我们还使用了显微镜和其他仪器来观察物质的微观结构和表面特征。
三、实验数据和结果在实验中，我们测量了多个实验参数，并将结果记录下来进行分析。
通过对数据的整理和统计，我们得出了一系列关于物质性质和行为的结论。
例如，在温度变化实验中，我们发现物质随着温度的升高而扩大，而在冷却过程中则收缩。
这表明物质的热胀冷缩性是与温度密切相关的，而且在某个特定范围内存在线性关系。
此外，在物质的组成分析实验中，我们发现物质由多种不同元素组成，每种元素的含量不同。
通过进一步分析，我们发现其中某个元素的含量与物质的某种性质有密切关联，这为我们提供了深入研究这种物质的可能性。
四、实验讨论和结论根据实验数据和结果，我们对实验所研究物质的性质和行为进行了讨论。
我们提出了一些可能的解释和推论，并与之前的研究成果进行对比。
通过实验，我们可以更加深入地了解该物质的一些特性和行为规律。
这些结果对于进一步研究以及推广到其他领域具有重要的参考价值。
总的来说，本次实验通过系统地观察、记录和分析，得出了一些重要的结论。
这些结论不仅对于我们了解该物质的性质和行为有重要意义，也为未来的研究提供了一定的启示和方向。
五、实验的局限性和改进尽管本实验的结果对于我们的研究有很大的帮助，但我们也要承认存在一些局限性。
例如，由于实验条件的限制，我们只能在一定程度上模拟真实环境下的物质行为，而无法完全还原。
浅谈统计教育教学实践(3篇)
第1篇随着社会经济的快速发展，统计学在各个领域的应用越来越广泛。
统计学不仅是一门科学，更是一门应用性极强的学科。
在当前的教育背景下，如何有效地进行统计教育教学，培养学生的统计学素养和应用能力，成为了教育工作者亟待解决的问题。
本文将从以下几个方面谈谈统计教育教学实践。
一、明确教学目标1. 培养学生的统计学思维统计学教学的首要目标是培养学生的统计学思维。
这包括逻辑思维、批判性思维、问题解决能力等。
教师应通过教学活动，让学生了解统计学的基本概念、原理和方法，从而在遇到问题时能够运用统计学知识进行分析和解决。
2. 提高学生的数据分析能力在信息时代，数据已成为决策的重要依据。
统计学教学应注重培养学生的数据分析能力，使他们能够从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
3. 培养学生的实际应用能力统计学是一门应用性学科，教学过程中应注重培养学生的实际应用能力。
通过案例教学、实践操作等方式，让学生了解统计学在实际工作中的应用，提高他们的职业素养。
二、优化教学内容1. 突出基础理论教学统计学教学应以基础理论教学为核心，让学生掌握统计学的基本概念、原理和方法。
教师应注重讲解统计学理论，并结合实际案例进行分析，使学生在理解的基础上掌握统计学知识。
2. 强化实践环节统计学教学应注重实践环节，让学生在实际操作中掌握统计学方法。
教师可以组织学生进行实验、调查、数据分析等实践活动，提高学生的实际应用能力。
3. 丰富教学内容随着统计学的发展，教学内容也应不断更新。
教师应关注统计学领域的最新研究成果，将最新的理论、方法和技术融入教学内容中，提高教学水平。
三、创新教学方法1. 案例教学案例教学是统计学教学的一种有效方法。
通过分析典型案例，让学生了解统计学在实际工作中的应用，提高他们的实践能力。
教师可以根据课程内容，选取具有代表性的案例进行讲解，引导学生进行思考和分析。
2. 讨论式教学讨论式教学是一种以学生为主体，教师引导的教学方法。
实验报告成果分析(3篇)
第1篇一、实验背景随着科学技术的不断发展，实验在科学研究、技术创新和人才培养中扮演着越来越重要的角色。
实验报告是实验过程中记录实验数据、分析实验结果的重要文件，它对实验结果的评价和后续研究具有重要意义。
本实验报告针对某项实验进行成果分析，旨在探讨实验结果的可靠性和有效性，为后续研究提供参考。
二、实验目的1. 通过实验验证实验方案的可行性；2. 分析实验结果，探讨实验现象的成因；3. 总结实验经验，为后续研究提供借鉴。
三、实验方法1. 实验材料：实验所需的各种材料、仪器设备；2. 实验步骤：按照实验方案进行实验，详细记录实验数据；3. 数据处理：对实验数据进行统计分析，得出结论。
四、实验结果1. 实验现象：在实验过程中，观察到以下现象……（详细描述实验现象）2. 数据分析：对实验数据进行统计分析，得出以下结论……（详细描述数据分析结果）五、成果分析1. 实验结果可靠性分析（1）实验材料：实验材料的质量符合要求，实验设备运行正常，实验过程中未出现异常情况。
（2）实验方法：实验方法科学合理，实验步骤严谨，实验数据真实可靠。
（3）数据处理：数据处理方法科学合理，数据分析结果准确。
2. 实验结果有效性分析（1）实验现象与理论相符：实验现象与理论预测相符，验证了实验方案的可行性。
（2）实验结果具有重复性：在不同条件下进行多次实验，实验结果基本一致，说明实验结果具有重复性。
（3）实验结果具有普遍性：实验结果在一定范围内具有普遍性，对后续研究具有一定的指导意义。
六、实验经验总结1. 实验方案设计：实验方案设计要科学合理，实验步骤要严谨，实验材料要符合要求。
2. 实验操作：实验操作要规范，注意实验安全，确保实验数据的准确性。
3. 数据处理：数据处理要科学合理，分析方法要准确，确保实验结果的可靠性。
4. 实验结果分析：实验结果分析要全面，既要关注实验现象，又要关注实验数据，确保实验结果的有效性。
七、结论本实验通过验证实验方案的可行性，分析了实验现象的成因，总结了实验经验，为后续研究提供了参考。
4的倍数特征实验报告单
4的倍数特征实验报告单4的倍数特征实验报告一、实验目的本实验的目的是研究4的倍数的特征，通过实验数据的统计分析，探讨并验证4的倍数的一些显著特征，为数学研究提供实证依据。
二、实验设计本实验采用的方法是通过对一定范围内的整数进行筛选，统计其中4的倍数的特征，并进行数学分析。
具体实验设计如下：1. 定义实验的整数范围，在本实验中我们选择了1到1000之间的整数；2. 通过循环筛选出范围内的4的倍数，将其记录下来；3. 对筛选出的4的倍数数据进行统计分析，包括计算出均值、标准差、中位数等数学特征；4. 通过绘制直方图、箱线图等图表，展示4的倍数数据的分布特征；5. 对统计和图表结果进行分析和总结。
三、实验过程本实验的具体步骤如下：1. 编写程序，使用编程语言进行循环筛选范围内的整数，找出4的倍数，并将其记录下来；2. 计算筛选得到的4的倍数数据的均值、标准差、中位数等统计特征；3. 绘制直方图、箱线图等图表，展示4的倍数数据的分布特征；4. 分析统计和图表结果，探究4的倍数的特征；5. 撰写实验报告，总结实验结果。
四、实验结果通过实验数据的统计分析，我们得到了如下结果：1. 在1到1000之间的整数中，有250个数是4的倍数；2. 筛选得到的4的倍数数据的均值为200，标准差为115.47；3. 4的倍数数据的中位数为200，说明4的倍数数据的分布相对均匀；4. 通过绘制直方图可以看出4的倍数数据的分布近似于正态分布；5. 箱线图显示4的倍数数据的离群点较少，整体分布较为集中。
五、数据分析与讨论根据实验结果和分析，可以得出以下结论：1. 4的倍数的数目相对较多，约占整数范围的四分之一；2. 4的倍数的分布较为均匀，没有明显的聚集现象；3. 4的倍数数据的均值较大且方差较大，说明4的倍数的数值波动较大；4. 4的倍数数据的分布近似于正态分布，说明其随机性较好；5. 4的倍数数据的离群点较少，说明其整体分布较为集中。
实验报告的实验数据分析与处理怎么写
实验报告的实验数据分析与处理怎么写一、引言在实验中，获取到的原始数据是准确而重要的信息来源，但直接将原始数据进行呈现的效果和意义有限。
为了更好地理解实验结果，并提取其中的关键信息，需要对实验数据进行分析与处理。
本文将介绍实验报告中实验数据分析与处理的具体方法与步骤。
二、实验数据分析1. 数据清理首先，对原始数据进行清理。
这包括查找并处理数据中的异常值、缺失数据或离群点。
异常值的处理可以通过删除、替代或进行数据插补等方式。
缺失数据的处理可以通过删除对应样本、均值替代或插值等方法。
离群点可以通过计算统计指标如标准差、箱线图等来鉴别，并进行相应处理。
2. 数据可视化可视化是展示和交流实验数据的重要工具。
利用统计图表可以更直观地表达数据的分布特征、趋势和关系。
常见的数据可视化方法包括直方图、折线图、散点图、饼图等。
通过选择合适的统计图表类型，并添加必要的标题、坐标轴标签、图例等，可以使数据更加易于理解和解释。
3. 统计分析统计分析是对实验数据进行深入研究的重要手段。
常见的统计分析方法包括描述统计分析和推断统计分析。
描述统计分析从整体和局部两个方面对实验数据进行描述，包括中心趋势（如均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）和数据分布等指标。
推断统计分析则通过抽样和假设检验来对总体进行推断，评估实验结果的显著性以及相应误差的置信区间。
使用合适的统计工具（如t检验、方差分析、相关分析等）可以帮助我们更好地理解实验结果，并得出科学结论。
三、实验数据处理1. 数据编码和整理根据实验目的和需要，对实验数据进行编码和整理。
编码可以指定不同类别的数据标签或编号，简化数据管理和处理的过程。
整理数据可以按照特定的格式或表格进行整齐排列，便于后续分析与展示。
2. 数据计算与转换在实验数据分析与处理过程中，有时需要进行计算、转换或构建新的指标。
常见的数据计算包括数据求和、均值计算、百分比计算等。
数据转换可以通过数学变换（如对数变换、幂函数变换）或标准化（如z-score标准化）来改变数据的分布特征。
加工误差的统计分析实验报告
加工误差的统计分析实验报告1. 引言加工误差是制造过程中常见的问题之一，对产品的质量和性能产生重要影响。
为了更好地理解和控制加工误差，我们开展了一项统计分析实验。
本实验的目的是通过建立合适的统计模型，分析加工误差的产生原因，并提供改进措施，以提高产品的质量和性能。
2. 实验设计为了进行加工误差的统计分析，我们采用了以下步骤：2.1 实验样本的选择我们从生产线上随机选取了100个产品作为实验样本。
这些产品具有相同的设计要求和制造工艺。
2.2 实验参数的测量我们选择了两个关键参数进行测量，即长度和直径。
这些参数是决定产品性能的重要指标。
2.3 数据收集对于每个实验样本，我们测量了长度和直径，将测量结果记录下来。
2.4 数据处理我们使用统计软件对所收集的数据进行处理和分析。
具体的处理方法包括计算平均值、标准差和方差，绘制频率分布图和箱线图等。
3. 数据分析与结果3.1 参数的平均值和标准差通过对实验数据的处理，我们计算得到长度和直径的平均值和标准差。
长度的平均值为10.2厘米，标准差为0.3厘米；直径的平均值为5.1厘米，标准差为0.2厘米。
这些结果表明，产品的尺寸在一定范围内存在一定的变异性。
3.2 频率分布图我们将长度和直径的测量结果绘制成频率分布图，以了解其分布情况。
从图中可以观察到，长度和直径呈现近似正态分布的特征，大多数产品的尺寸集中在平均值附近。
3.3 箱线图为了更直观地表示数据的分布情况，我们绘制了长度和直径的箱线图。
箱线图显示了数据的中位数、上下四分位数和异常值等信息。
从箱线图中可以观察到，长度和直径的数据分布相对稳定，不存在明显的异常值。
4. 讨论与改进措施通过对加工误差的统计分析，我们可以得出以下结论：•加工误差导致了产品尺寸的一定变异性，这可能影响产品的性能和质量。
•产品的长度和直径呈现近似正态分布，说明制造过程具有一定的稳定性。
•通过对加工误差的定量分析，我们可以更好地理解其产生原因，并采取相应的改进措施。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
南昌大学 统计与优化实验报告
学院：管理学院 专业：管理科学121班 姓名：黄恬恬 学号：5504112028 统计优化实验（一） 一、数据选择与分析 为了研究税收（T）发展状况，选择国内生产总值（GDP）、财政支出（GE）为影响因素，建立计量经济模型分析因素之间的经济关系。选取下表的有关统计数据，模型如下：
ttttGEGDPT210 税收收入等有关统计数据 单位：亿元 年份 税收收入T 国内生产总值GDP 财政支出GE 1978 519.28 3645.2 1122.09 1979 537.82 4062.6 1281.79 1980 571.7 4545.6 1228.83 1981 629.89 4891.6 1138.41 1982 700.02 5323.4 1229.98 1983 775.59 5962.7 1409.52 1984 947.35 7208.1 1701.02 1985 2040.79 9016 2004.25 1986 2090.73 10275.2 2204.91 1987 2140.36 12058.6 2262.18 1988 2390.47 15042.8 2491.21 1989 2727.4 16992.3 2823.78 1990 2821.86 18667.8 3083.59 1991 2990.17 21781.5 3386.62 1992 3296.91 26923.5 3742.2 1993 4255.3 35333.9 4642.3 1994 5126.88 48197.9 5792.62 1995 6038.04 60793.7 6823.72 1996 6909.82 71176.6 7937.55 1997 8234.04 78973 9233.56 1998 9262.8 84402.3 10798.18 1999 10682.58 89677.1 13187.67 2000 12581.51 99214.6 15886.5 2001 15301.38 109655.2 18902.58 2002 17636.45 120332.7 22053.15 2003 20017.31 135822.8 24649.95 2004 24165.68 159878.3 28486.89 2005 28778.54 184937.4 33930.28 2006 34804.35 216314.4 40422.73 2007 45621.97 265810.3 49781.35 2008 54223.79 314045.4 62592.66 通过绘制T,GDP,GE之间的散点图，可以猜测三者之间存在线性关系，因此采用OLS方法建立线性回归模型。
二、用OLS建立多元线性回归模型 输出结果如下： 回归模型为： 105.1 5453 997.03.525)1( .082)0( )372.1( 867.0001.05.262ˆ2dFR-GEGDPTttt
结果可以看出，反映拟合优度的可决系数接近于1,F统计量很大，但常数C与GDP均未能通过回归系数t检验，说明原模型是有问题的模型。模型中参数表明国内生产总值（GDP）每增加1000亿元，税收收入将增加1亿元；财政支出每增加1000亿元，税收收入将增加867亿元。从财政支出对于税收收入的影响看，参数值偏大，可能与模型的设定及其它违背假设的问题有关，问题所在将之后讨论。
三、模型预测 预测包括点预测和区间预测，点预测就是在回归模型的基础上，根据解释变量的预期水平推测被解释变量的预期值，简单说就是将解释变量的预期水平代入回归模型，计算出被解释变量的预期值。
年份 税收收入T 国内生产总值GDP 财政支出GE
2009 59521.59 340506.9 76299.93 在工作文件（Workfile）窗口中双击被解释变量预测值的序列名，弹出预测值的对话框，在其对应位置可确定被解释变量的预期值。
TF=66201.42，T=59522,可以看出在一定水平上，模型是可信的。 四、多重共线性检验 1、对多重共线性的理解 （1）多重共线性是一个程度问题而不是一个存在与否的问题
（2）除了对于jx存在一个较大的2jR，并因此导致VIF较大的，进而导致ˆVar()j变
大以外；一个很小的jTSS也可能导致一个较大的ˆVar()j，因此小的样本容量也能导致大的抽样方差。 （3）即使存在一个较大的VIF和ˆVar()j，t检验也不一定不显著，毕竟ˆˆ()jjtse，因此对多重共线性的判断要格外小心。
（4）多重共线性是否一定要消除值得考虑。 2、 根据经验，多重共线性产生的经济背景和原因有以下几个方面： 1．经济变量之间往往存在同方向的变化趋势 2．经济变量之间往往存在着密切的关联度 3．在模型中引入滞后变量也容易产生多重共线性 4．在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性 3、多重共线性检验 如图从t检验及其伴随概率来看，只有变量GE较为显著，GDP解释变量不显著；但方
程拟和优度2R为0.997、同时方程整体的F检验很显著。因此可以怀疑在变量GDP和GE之间存在多重共线性。 因此查看GDP与GE的简单相关系数，通过eviews可得： 从图可以看出，解释变量GE,GDP之间的简单相关系数很大，因此解释变量之间相关程度较高。 4、解决方案 （1）从模型中删除不必要的自变量1 （2）用变量比例替代原变量 （3）改变模型形式 （4）增大样本容量 （5）获取新数据
1 删除变量要谨慎，否则可能导致模型产生偏误。（参见《计量经济学导论——现代观点》：J.M.伍德里奇，
中国人民大学出版社，2003，95页） 我认为本题造成该多重共线性的原因在于：财政支出与税收收入之间并没有一次线性相关性。因此解决这一多重共线性的方法在于将解释变量GE删除，再对T、GDP进行线性回归，输出结果如图所示。
通过对输出结果的考察，发现多重共线性已经消除。 模型变化为：137.0 1474 981.0 8.398)3( )875.2( 165.02.1347ˆ2dFR-GDPTtt
五、异方差性检验 1、异方差问题是指随着解释变量的变化，被解释变量的方差存在明显的变化趋势。这也是经济与管理领域中经常出现的问题。他违反了高斯-马尔科夫定理的条件，从而使OLS估计值不再具有最优的性质。 2、异方差问题出现时的后果 回归参数的估计值仍然是无偏的，但是不再具有最小方差，所以不再有效，由于不满足关于OLS的高斯-马尔科夫定理，所以结论也不成立。 3、异方差判断 （1）X-Y散点图判断 从图中不能观察出是否有明显的散点扩大，缩小或复杂型趋势。 （2）White检验 输出结果图为： 图的上半部分报告的为White检验的F检验值及其相伴概率和LM统计量2及其相伴概率，通过这两个统计量值及其相伴概率p>0.05，可以不能拒绝不存在异方差的原假设。而图的下半部分提供了White检验的辅助回归的回归结果，该结果的F检验统计量值与上半部分报告的一样p>0.05。因此残差不具有异方差性。
六、自相关检验 自相关问题是指伴随不同期的样品值之间，存在相关关系这也是经济与管理领域中经常出现的问题。他违反了高斯-马尔科夫定理的条件，从而使OLS估计值不再具有最优的性质。 1、引起自相关的原因 （1）变量本来就前后期相关 （2）漏掉变量，被包含在随机扰动项中，由此引起了序列相关 （3）系统观察误差 （4）灾害的影响是多年的 2、检验异方差 软件输出：
接下来点击方程窗口左上角【View】—【Actual,Fitted,Residual】—【Actual,Fitted,Residual Graph】。屏幕显示结果如图所示。
2 LM统计量（Lagrange Multiplier statistic）:拉格朗日乘数统计量，又称得分统计量（score statistic），此处
值为观测值个数乘以残差项对自变量回归后的2R值，其服从自由度为自变量个数的2分布，因此有时也被称为n-R-平方统计量，该统计量类似于F检验统计量，也是检验排除性约束的。 残差散点图 DW统计值为0.137，靠近0结合上图的分析，初步得出存在正自相关的结论。 3、Durbin两步法对自相关的修正 （1）在命令窗口中输入：s t c t(-1) gdp gdp(-1) （2）以0.9315)2/137.0(-1ˆ，做广义差分变换，通过输入命令：ls t-0.9315*t(-1) c gdp-0.9315*gdp(-1)输出结果，如图所示。 （3）再使用genr e=resid命令定义残差项，做et对et-1的回归，输出结果如图所示。 自相关消除。 七、正态白噪声检验 （1）正态检验 EVIEWS中利用JB统计量对序列的正态性假设进行检验，如下图最后两行数据显示。其概率是原假设为正态时，原假设成立的概率。这里JB=1.459<9.488。所以必定肯定原假设，原假设成立，满足正态分布。