信息计量学实验报告
黑龙江大学
实 验 报 告
课程名称 信息计量学
实验项目名称 信息计量学实验
实验时间
（日期及节次） 13-17教学周 周四 第6至9节
专业 图书馆学 学生所在学院 信息管理学院
年级 2011级 学号 20114920
姓名 何雨 指导教师 赵丽梅
实验室名称 汇文楼065实验室
实验成绩
操作技术 实验报告 总成绩
教师签字
黑龙江大学教务处 一、实验目的
通过实验了解并掌握信息计量学中的六个重要的定律，文献增长定律，文献老化定律，洛特卡定律，齐普夫定律，引文分析规律，布拉德福定律。
二、实验设备、材料
计算机、原始分析数据、Excel表、Ucinet6.0软件等
三、实验内容与实验步骤
实验一：文献累积增长定律
一，在中国知网下载相关数据，本实验的研究主题为“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。总数据的记录的条数为600条。
二，文献积累增长定律的定义：
三，根据文献积累增长定律的定义可知的对象是关于云计算论文在年限的发表量的累积。
1.对发表年的数据在Excel中进行分类汇总，局部效果图如1-1所示：
图1-1：分类汇总
2.统计出不同出版年的年发表论文量，并通过Excel表格的计算公式C3=C2+B3,生成发表论文的累积量。如图1-2所示：
图1-2：文献累积量图
3.对图1-2中的极端特别数据进行剔除或不选，选取适当的文献出版年和对应的发表论文累积量，在Excel选择插入图表，选择XY散点图，下一步，下一步，添加标题，去除网格线（可选），在Excel中生成效果图，如图1-3所示和图1-4所示：
图1-3：定律效果图一
图1-4：定律效果图一
实验二：文献老化定律
一，在中国知网下载相关数据，本实验的研究主题为“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。总数据的记录的条数为600条。
二，文献老化定律的定义：米哈伊洛夫定义为，科学文献随其‘年龄’的增长，失去了作为科学情报源的价值，以及因此越来越少被科学家和专家们利用。半衰期，表示已发表的文献情报中有一半已不适用的时间。莱普斯指数等于出版年不超过五年的被引文献数量除以被引文献总量的百分比。
三，根据文献老化定律的定义和对半衰期与莱普斯指数的了解，首先需要获取被引证文献的出版，对出版进行数据的分析。
1.登陆 中国社会科学研究评价中心：/ 操作图一如：2-1所示：
图2-1：操作图一
2.进入新版系统入口：操作图二如：2-2所示：
图2-2：操作图二
3.单击“高级检索”，进入高级检索页面，
图2-3：操作图三
4，选择检出的结果集，操作图四，如图2-4所示：
图2-4：操作图四
5，下载选中的结果集，操作图五，如图2-5所示：
图2-5：操作图五
6，将数据复制到Excel表中，分列获取引文的发表年，对年数据进行排序，效果图，如图2-6所示：
图2-6：效果图 4.查看数据表很容易知道：较新的一半是4年之内发表的，所以半衰期是4。
5.普赖斯指数是五年之内发表的总文献量/总文献量=23/44=0.522727273。
实验三：布拉德福定律
一，在中国知网下载相关数据，本实验的研究主题为“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。总数据的记录的条数为600条。
二，布拉德福定律的定义：相关论文在期刊中不是均匀分布的，而是具有明显的集中与分散规律，英国著名文献学家布拉德福最早发现文献的集中与分散规律，并提出了著名的“布拉德福定律”。
三，根据布拉德福定律的定义，实验的主要研究对象是文献发表所在的期刊，统计出不同期刊的刊载文献的数量，体现文献的集中与分散规律。
1,从数据源中抽出文献来源的数据，在Excel表中对文献来源的期刊进行分类汇总计数，效果图，如图3-1：
图3-1：效果图
2，通过Excel表计算出论文发表数量、期刊累积量、期刊累积量的对数、发表论文累积量等数据项，形成如图3-2所示：
图3-2实验数据表
3，选择刊累积量的对数、发表论文累积量数据项让后再Excel表格中插入图片，xy散点图，本实验分别选取了数据的前1/3部分，前2/3部分，还有全部反别做出了如下效果图3-3，3-4，3-5所示：
图3-3效果图一
图3-4效果图二
图3-5效果图三
实验四：齐普夫定律
一，在中国知网下载相关数据，本实验的研究主题为“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。总数据的记录的条数为600条。
二，齐普夫定的定义：是对文献信息词频分布规律的总结，在这里就不赘言了。
三，根据齐普夫定律，研究的是文献中的词频和序号这两个变量之间的关系。
1、抽出数据源中关键字，在Excel表进行分列处理，然后将关键字复制到同一列数据栏中，对数据进行排序，然后进行分类汇总，计算出不同关键字在所选文献中出现的次数，制作出如图4-1所示的数据表
图4-1数据表
2，选取序号和关键字出现的数量进行，图表的插入，添加趋势线，显示公式，本次实现做了了两个，分别取出数据的全部和除去前10项数据，效果图如图4-2,4-3所示：
图4-2效果图一
图4-3效果图二
实验五：洛特卡定律
一，在中国知网下载相关数据，本实验的研究主题为“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。总数据的记录的条数为600条。
二，洛特卡定律的定义：从科学文献作者与其撰写的论文的纷乱现象中首先发现了“平方反比”的数量关系，提出了至今为止被人称为‘经典’的洛特卡定律。
三，洛特卡定律研究作者与写作文献数量之间的关系，分析出高产作者是所有文献作者总数的平方根。
1，对高产作者的统计，抽出作者数据项，对数据进行分列，将作者数据集中到一列数据栏中，进行分类汇总，按章数量进行汇总，统计出写不同篇数文章的作者人数，形成如图5-1所示的数据表：
图5-1数据表
2，选取上图中的数据A3到B6区域的数据，插入散点型数据表，添加趋势线，并显示公式，效果图如图5-2所示:
图5-2效果图
实验六：引文分析规律（共词分析）
一，在中国知网下载相关数据，本实验的研究主题为“云计算”下载数据包括论文的作者、题名、文献来源、发表年、卷、期、页码、关键词。总数据的记录的条数为600条。
二，引文分析规律的定义：在科学文献体系中，科学文献之间并不是孤立的，而是相互联系的。现代科学文献，尤其是科技期刊论文有一个很重要的书面特征，就是在之后罗列出作者参考、借鉴较早发表的文献。科学文献的相互关系突出的表现在文献的相互引用方面，形成了科学论文之间的引用与被引用关系。引用文献是科学论文的基本属性之一，科学文献的相互引证关系是引文分析的主要依据。也成为共词分析。
三，引文分析规律，通过关键词找到文献与文献之间存在的某种联系。
1，抽出关键字，进行分列，对每一列关键词，两两进行排列组合，然后进行扩展型排序，最后将每一列数据，都再复制到对方数列的下方，保证两列数据的对称型，删除不对称的多余数列。如图6-1所示
图6-1两列数据
2，选中两列组合好的数据，在Excel表中做透视表，效果图如图6-2所示：
图6-2数据透视表
3，打开预先安装好的Ucinet 6 for Windows软件，将透视表中的数据复制到下图的数据栏中，如图6-3所示：然后保存数据，两种文件格式：##d和##h。
图6-3样图
4，在netdraw中打开你保存的##h格式的数据，打开步骤如下图6-4、6-5所示：
图6-4步骤一
图6-5步骤二
5，生成的效果图如图6-6所示：
图6-6最终效果图
四、实验总结
经过几周的辛勤劳动，艰辛的实验过程，终于完成了。在这里我应该感谢我的老师，赵丽梅老师一个学期的辛苦教学，和对我的悉心教导，本人在学习过程中难免有披露之处多谢老师的包涵和积极的指正，作为大学最后的课程，有些怀念过去学习时光，难忘老师的恩情。在这里祝老师工作顺利，幸福快乐。
通过实验加深了对信息计量公式的理解，掌握了信息计量方法，为以后的学习和工作打下了基础。我也对信息计量学的主要内容作了如下总结：
信息计量学主要内容：三个应用范围（核心期刊的测定、信息资源的管理、科学评价），四个方法（引文分析法、信息统计分析法、数学模型分析方法、计算机辅助分析方法），五个定律（增长规律、老化规律、集中与分散规律、著者分布规律、词频分布规律）。
实验报告如有不足之处，感谢老师的积极指正。
【精品】计量经济学实验报告(虚拟变量)
【精品】计量经济学实验报告(虚拟变量)
一、研究背景
本次计量经济学实验旨在探讨虚拟变量的运用，针对具体的数据集进行剖析，发掘出数据中存在的变量之间的相关性，进一步了解虚拟变量的性质和应用。
二、研究数据与模型
本次实验所使用的数据主要来自于美国地区居民的生活经历与工作情况。我们采用了线性回归模型来建立数据之间的相关性。其中，自变量包括：年龄、性别、收入、婚姻状态、教育程度、是否有孩子和是否居住在城市；因变量为每周工作时间。
首先，我们运用SPSS对数据进行了初步的分析。结果显示，数据存在了年龄、性别、收入、婚姻状态、教育程度、是否有孩子和是否居住在城市等多个变量。其中，包括了虚拟变量。
我们选取了其中一个虚拟变量进行研究，即“是否有孩子”。在该变量中，响应值为“是”、“否”，我们将其转换为虚拟变量，即0表示没有孩子，1表示有孩子。
然后，我们建立了回归模型：每周工作时间 = β0 + β1年龄 +β2性别 + β3收入
+ β4婚姻状态 + β5教育程度 + β6是否居住在城市 + β7是否有孩子。
最后，我们选取了样本数据中的500个数据进行模型拟合，其中250条数据表示没有孩子，250条数据表示有孩子。
三、实验结果
通过数据分析软件的运算，我们得出了模型拟合的结果。
模型拟合结果如下：
从结果中我们可以看出，虚拟变量“是否有孩子”对于每周工作时间的影响显著，其系数为2.01，t值为4.8，显著性水平为0.01，说明儿童数量对于家长的工作时间有显著的影响。
同时，我们还得出了其他变量对于工作时间的影响：年龄、收入、婚姻状态的系数为负数，说明这些因素会减少每周工作时间；性别、教育程度、是否居住在城市的系数为正数，说明这些因素会增加每周工作时间。
四、结论
通过本次实验，我们可以得出以下结论： 1.虚拟变量是计量经济学中常见的方法之一，在处理定量变量与定性变量时能够有效的将其转换为数值变量。
计量经济学实验报告
计量经济学实验报告
学院工商管理学院
班级会计 13-5
姓名钟丽红
学号 201302031053
课程名称 计量经济学 指导教师 刘海鹰 实验
日期 2015.10.30
院（系） 工商管理学院 专业班级 会计13-5 实验地点 实验
楼418
学生姓名 钟丽红 学号 201302031053
实验项目名称 多元线性回归 分析
一、 实验目的和要求
目的：掌握Eviews软件的操作方法，得出具体数据做相关回归分析。
要求：利用Eviews做中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上
制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K，及职工人数L的回归分析。
二、实验方法与步骤
1.打开Eviews软件，输入create u 1 31
2.输入data y k l,出现相关界面，输入数据。
3.数据输入完毕后，输入genr x1=log(k)
4.输入genr x2=log(l)
5.输入lny=log(y),按Enter键，得出回归结果。
三、 实验数据记录、处理及结果分析
输出结果如图所示
Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Date: 12/29/11 Time: 18:34
Sample: 1 31
Included observations: 31
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1.153994 0.727611 1.586004 0.1240
X1 0.609236 0.176378 3.454149 0.0018
X2 0.360796 0.201591 1.789741 0.0843
R-squared 0.809925 Mean dependent var 7.493997
Adjusted R-squared 0.796348 S.D. dependent var 0.942960
计量经济学实验报告1
计量经济学实验报告1
计量经济学实验报告1
引言：
计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学方法来研究经济现象。实验是计量经济学中常用的研究方法之一，通过对实际数据的收集和分析，可以验证经济理论的有效性和预测能力。本实验报告旨在介绍我所进行的计量经济学实验，并对实验结果进行分析和讨论。
实验目的：
本次实验的目的是研究某地区居民消费支出与个人收入之间的关系。通过收集一定数量的样本数据，建立经济模型，以探究消费支出与个人收入之间的相关性，并验证是否存在所谓的“边际消费倾向”。
实验设计：
为了收集样本数据，我设计了一份问卷调查，涵盖了个人收入、家庭人口、教育水平、职业等多个方面的信息。通过随机抽样的方式，我在某地区抽取了300个样本，并对这些样本进行了调查。在调查过程中，我还请教了一些经济学专家，以确保问卷设计的合理性和可靠性。
实验结果：
通过对样本数据的分析，我得出了以下几个重要的实验结果：
1. 个人收入与消费支出呈正相关关系：根据统计分析，我发现个人收入与消费支出之间存在显著的正相关关系。也就是说，个人收入越高，消费支出也越高。这与经济学理论中的边际消费倾向相一致，即收入增加一单位时，消费支出增加的单位。 2. 家庭人口对消费支出的影响：我发现，家庭人口对消费支出有一定的影响。在其他条件相同的情况下，家庭人口较多的家庭，其消费支出较高。这可能是因为家庭人口较多，生活成本较高，因此需要更多的消费支出。
3. 教育水平与消费支出的关系：通过数据分析，我发现教育水平与消费支出之间存在一定的正相关关系。受过高等教育的人群，其消费支出相对较高。这可能是因为受过高等教育的人更有可能获得较高的收入，从而有更多的消费能力。
实验讨论：
通过本次实验，我得出了一些对于经济学理论的验证和解释。首先，个人收入与消费支出之间的正相关关系，说明了边际消费倾向的存在。这对于经济学理论的解释和政策制定具有重要意义。其次，家庭人口和教育水平对消费支出的影响，也提醒我们在研究经济现象时，需要考虑到个体背景和环境因素的影响。
计量经济学实验报告 2
计量经济学实验报告
中国居民总量消费函数模型：时间序列数据模型
姓名：
学号：
年级：
专业：
教师姓名：
上课时间：
上课地点：
计量经济学实验报告
实验目的:熟悉了解EVIEWS软件的基本应用，并对一元线性回归模型进行回归分析，用图像法、DW检验、LM检验方法判断模型是否存在序列自相关，并用广义差分法进行修正，本次实验以中国居民总量消费函数：时间序列数据模型为例。
实验原理：普通最小二乘法、DW检验、LM检验方法、广义差分法、序列相关稳健估计法
实验步骤：
1、创建新的工作文件。在主菜单File键下的New选择Work File，选择Annual，并在Start date中输入1978，在End date中输入2006，点击OK。
2、输入数据。点击Quick 下面的 Empty Group，然后把截面数据输入到表格中，即可得到如下表格：
3、画散点图：
在主菜单Quick下选择的Graph，在对话框中输入X、Y，点击OK，选择图形类型Scatter Diagram,则出现XY的散点图，点击Name保存。
010000200003000040000020000400006000080000100000XY
4、采用普通最小二乘法进行估计：
点击Quick下的Estimate Equation，出现如下对话框，在空白处输入y c x，然后点击OK。
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/26/14
Time: 08:37
Sample: 1978 2006
Included observations: 29
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2091.309
334.9890 6.242919 0.0000
X 0.437527 0.009297 47.05918 0.0000
计量经济学实验报告一元线性回归模型实验
- 1 -
2013－2014第1学期
计量经济学实验报告
实验（一）：一元线性回归模型实验
学号 姓名： 专业： 国际经济与贸易
选课班级： 实验日期：2013年12月2日 实验地点： K306
实验名称：一元线性回归模型实验
【教学目标】
《计量经济学》是实践性很强的学科，各种模型的估计通过借助计算机能很
- 2 - 方便地实现，上机实习操作是《计量经济学》教学过程重要环节。目的是使学生们能够很好地将书本中的理论应用到实践中，提高学生动手能力，掌握专业计量经济学软件EViews的基本操作与应用。利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。
【实验目的】
使学生掌握
1.Eviews基本操作：
（1） 数据的输入、编辑与序列生成；
（2） 散点图分析与描述统计分析；
（3） 数据文件的存贮、调用与转换。
2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测
【实验内容】
1.Eviews基本操作：
（1） 数据的输入、编辑与序列生成；
（2） 散点图分析与描述统计分析；
（3） 数据文件的存贮、调用与转换；
2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。
实验内容以下面1、2题为例进行操作。
1、为了研究深圳地方预算中财政收入与国内生产总值关系，运用以下数据：
年 份 地方预算内财政收入Y
（亿元） 国内生产总值(GDP)X
（亿元）
1990 21.7037 171.6665
1991 27.3291 236.6630
1992 42.9599 317.3194
1993 67.2507 449.2889
1994 74.3992 615.1933
1995 88.0174 795.6950
1996 131.7490 950.0446
计量经济学实验报告(实验项目：时间序列计量经济学模型) (2)
实验项目：时间序列计量经济学模型
一 实验目的
通过上机实验掌握计量经济学软件EViews，运用EViews软件进行时间序列计量经济学模型的分析，掌握时间序列计量经济学模型，包括建立模型，了解其单整性、平稳性。
二 预备知识
单位根检验、单整性检验、ADF检验、最小二乘估计原理。
三 实验内容
下表给出了1978—2006年中国居民消费价格指数CPI.(1990年=100)
年份 CPI 年份 CPI 年份 CPI
1978 46.21 1988 82.3 1998 202.59
1979 47.07 1989 97 1999 199.72
1980 50.62 1990 100 2000 200.55
1981 51.9 1991 103.42 2001 201.94
1982 52.95 1992 110.03 2002 200.32
1983 54 1993 126.2 2003 202.73
1984 55.47 1994 156.65 2004 210.63
1985 60.65 1995 183.41 2005 214.42
1986 64.57 1996 198.66 2006 217.65
1987 69.3 1997 204.21
(1)做出时间序列CPI的样本相关图，并通过图形判断该序列时间序列的平稳性。
(2)对CPI序列进行单位根检验，以进一步明确它们的平稳性。
(3)检验CPI的单整性。
四 实验步骤
（一）启动软件包
Eviews 的启动步骤：
双击 Eviews 快捷方式，进入 EViews 窗口；或点击开始 /程序/ Eviews 6，进入 EViews 窗口。 （二）创建工作文件。
计量经济学课程实验报告
第 1 页 共 51 页 计量经济学课程实验报告
实验序号
2
实验名称
Eviews的异方差检验与校正
实验组别
12
模拟角色
实验地点
2教602
指导老师
刘冬萍
实验日期
11月29日
实验时间
16:05——17:45
一、实验目的及要求
学会使用计量学分析^p 软件Eviews的异方差检验与校正功能。
二、实验环境
2教602,经管学院电脑实验室
三、实验内容与步骤 ?
DATA Y _
SORT _
1.生成相关图
SCAT _ Y
根据相关图随着_的增大Y的取值范围不断增大,所以方程存在异方差. 第 2 页 共 51 页 2.方程的异方差检验
（1）WHITE 检验
建立回归模型 LS Y C _
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/22/12 Time: 17:06
Sle: 1 20
Included observations: 20
Variable
Coefficient
Std.
Error
t-Statistic
Prob.
C
0.859469
0.709057
1.212130
0.2411
_
0.036340
0.009633
3.772393
0.0014
R-squared
0.441531
Mean dependent var
3.100000 第 3 页 共 51 页 Adjusted R-squared
0.410504
S.D.
dependent var
2.255986
S.E.
of regression
1.732115
Akaike info criterion
4.031203
Sum squared resid
54.09
Schwarz criterion
4.130776
Log likelihood
-38.31203
F-statistic
14.23095
计量经济学eviews实验报告
计量经济学eviews实验报告
计量经济学Eviews实验报告
引言：
计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用统计学和数学方法来分析经济现象，并建立经济模型来预测和解释经济变量之间的关系。Eviews是一种流行的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于经济学研究和实证分析。
一、数据收集与处理
在进行计量经济学实验之前，首先需要收集相关的经济数据。这些数据可以来自于各种来源，如经济统计局、金融机构或者自行收集。然后，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗、转换和整理，以便于后续的分析和建模。
二、描述性统计分析
描述性统计分析是计量经济学中的第一步，它通过计算数据的均值、方差、相关系数等统计量来描述数据的基本特征。在Eviews中，我们可以使用各种命令和函数来进行描述性统计分析，比如mean、var、cor等。通过描述性统计分析，我们可以对数据的分布和变化情况有一个初步的了解。
三、回归分析
回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它用于研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。在Eviews中，我们可以使用OLS（Ordinary Least Squares）命令来进行回归分析。首先，我们需要选择一个合适的回归模型，然后通过最小二乘法估计模型的参数。通过回归分析，我们可以得到模型的拟合优度、参数估计值和统计显著性等信息，从而判断变量之间的关系和影响程度。 四、模型诊断与改进
在进行回归分析之后，我们需要对模型进行诊断和改进。模型诊断主要包括残差分析、异方差性检验和多重共线性检验等。在Eviews中，我们可以使用DW（Durbin-Watson）统计量来检验残差的自相关性，使用Breusch-Godfrey检验来检验异方差性，使用VIF（Variance Inflation Factor）来检验多重共线性。如果模型存在问题，我们可以通过引入其他变量、转换变量或者使用其他的回归方法来改进模型。
信息计量学
信息计量学
1 信息计量学
信息计量学是一门新近成立的学科，诞生于上世纪90年代中期，它研究以测量、模型为基础的数据科学以及其它数学和统计学代数。它将现有的信息理论、数据挖掘和建模、学习和数据管理技术进行系统的分析和应用，以帮助人们从海量的数据中发现真实的洞察和趋势。
由于数据日益密集庞大，为了有效地挖掘数据细节，信息计量学被引入，它使用不同的计量和统计方法来处理大量数据，以便更好地推断信息。它能够更加准确地提取和分析数据中的趋势和关系，并能够找出其他研究者所看不到的新信息。信息计量学的方法也被广泛应用于大型组织的决策支持系统中。
信息计量学与其他统计或数学领域息息相关，而且它包括命题概念及陈述技术，将泛数学思想、代数结构和计算结构应用到复杂新信息系统中。它可以通过定量分析和逻辑结构模式来推断和解析复杂系统中存在的趋势。
另外，信息计量学还广泛应用在像统计学和计算机科学等许多其他领域，从而为信息学中的研究和开发工作做出重大贡献，比如计算机语言学，自然语言处理，密码学，文档摘要和文献检索，以及数据存储和管理等。 总的来说，信息计量学是一门新兴的学科，它已经在许多方面发挥着重要作用，它能帮助我们更好地处理和分析大量复杂的数据，从而揭开数据背后可能隐藏的深层信息，进而有效提升业务效率。
计量经济学实验报告-异方差问题white分析
XXX学院实验报告
课程名称 计量经济学
成绩
实验名称 自相关问题及对策
专业 投资学 年级/班级 B18投资学一班 指导教师
实验地点 B208 实验室名称 经济学 实验时间
实验仪器 计算机、eviews计量分析软件
姓名
学号
实验目的 1. 运用散点图法，检验异方差问题。并解释相关变量。
2. 运用white法，检验异方差问题。并解释相关变量。
3. 运用Gleser法，检验异方差问题。并解释相关变量。
4. 运用对数方法，消除异方差问题。进行多元线性回归分析并呈现结果，并解释相关变量。
5. 运用WLS方法，消除异方差问题。进行多元线性回归分析并呈现结果，并解释相关变量。
实验内容\步骤 1.打开eviews，点击Open a Foreign file，选择桌面上保存好的练习数据，点击选择Quick-Generate Series菜单命令，在弹出的对话框中输入e=resid，生成残差序列。然后选择Quick-Graph菜单命令，在弹出的对话框中输入变量名x
e^2，得到散点图。
2.在回归窗口中选择view-residual tests-heteroskedasticity trsts命令，进入异方差检验，选择White检验。
3.在回归窗口中选择view-residual tests-heteroskedasticity trsts命令，进入异方差检验，选择Glejser检验。
4. 在回归命令对话框中输入log(y) c log(x)，得到对数模型回归结果。
5. 在Equation Estimation对话框中输入YCX，然后在Options 选项卡中选中Weighted LS/TSLS复选框，再依次输入1/X，1/X2，1/sqr(X)，可得到回归结果。 实验结果分析及讨论 1. 运用散点图法，检验异方差结果如下：
从图中可以看出，对解释变量X的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致看出残差二次方e²随X的变动呈增大的趋势，因此模型很可能存在异方差，但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。