最新Eviews数据统计与分析教程1章教学讲义PPT.ppt

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1、Eviews数据统计与分析教程1章一、EViews软件简介EViews的前身是1981年发行的MicroTSP（时间序列分析软件包）。目前已更新到5.0、5.1、6.0版本。该软件主要应用于经济、金融、管理和保险等领域。一、EViews软件简介EViews的特点：分析处理时间序列数据。具有现代Windows软件可视化操作的优点。EViews具有命令功能和批处理语言功能。四、EViews主要功能对基本数据进行处理通过公式生成新序列统计描述模型检验估计方法的执行基于回归方程的预测模型的求解与模拟数据库的管理与其他软件

2、（如EXCEL）进行数据交换EViews软件功能很强，可以对以时间序列为主的多种类型的数据进行操作。可以将EViews主要功能概括为如下几点：五、概率统计知识1.概率分布常见的概率分布有4种，包括正态分布，x2分布，t分布F分布正态分布如果X服从正态分布，则正态分布图五、概率统计知识统计检验中常用的两个重要结论：(1)Prob（µx–1.96σx

3、标准差。公式1-1表示，正态随机变量X的观测值落在均值的距离为1.96倍标准差范围内的概率约为0.95；公式1-2表示，正态随机变量X的观测值落在均值的距离为2.57倍标准差范围内的概率约为0.99。五、概率统计知识不同的均值和方差下的正态分布，其形状不同a）表示均值不同，方差相同；b）表示均值相同，方差不同；c）均值和方差都不同五、概率统计知识χ2分布服从标准正态分布的随机变量X的平方服从自由度为1的χ2分布，记作若x～N[0,1]则z=x2～χ2(1)若x1，x2，x3，…，xn是n个相互独立的服从χ2分布且

4、自由度为1的随机变量，即χ2(1)则z=∑ixi～χ2(n)五、概率统计知识χ2分布图t分布若X是一个服从N(0,1)的变量，Y是一个独立于x且服从χ2(n)的变量，则变量Z服从自由度为n的t分布，即五、概率统计知识t分布图五、概率统计知识F分布若变量xi（i=1，2，…，m）服从正态分布N(µx,σ2x)，变量yi（i=1，2，…，n）服从正态分布N(µy,σ2y)，两个变量xi与yi相互独立。设则当F值接近于1时，两个正态总体分布x与y的方差相等，即σ2x=σ2y；反之，则方差不等。五、概率统计知识F分布图五

5、、概率统计知识t分布与正态分布形状相同，也是对称的，但两端尾部比正态分布要高些。正态分布、χ2分布、t分布和F分布之间的关系（1）当t分布的自由度足够大时，其近似标准正态分布。（2）在F分布中，当自由度(m-1)与(n-1)逐渐增大时，F分布近似于正态分布。（3）在χ2分布中，当其自由度足够大时，近似于正态分布。五、概率统计知识2.常见估计点估计区间估计点估计设X1,X2,…,Xn为来自总体X的样本，x1,x2,…,xn为相应的样本值。θ为总体分布的未知参数，为了估计未知参数θ，构造一个统计量h(X1,X2,…,

6、Xn)，然后用该统计量h(x1,x2,…,xn)的值来估计θ的真值。称h(X1,X2,…,Xn)为θ的估计量，h(x1,x2,…,xn)为θ的估计值。θ的估计值是数轴上的一点，用估计值作为真值的近似值就相当于用一个点来估计θ，因此为点估计。点估计点估计五、概率统计知识点估计要具有的性质无偏性有效性一致性五、概率统计知识区间估计区间估计是关于参数和服从已知分布的点估计的一个函数。令p（g，θ）是所构造的随机变量，给出预定的置信水平1-α，则可以表述为Prob（b

7、计知识3.假设检验假设检验是先设定一个原假设，通常用H0表示，一个备择假设，通常用H1表示。为了检验零假设，我们根据样本数据以及统计理论建立判定原则从而判定样本信息是否支持零假设。如果样本信息支持零假设，就接受H0，如果样本信息不支持零假设，则接受备择假设H1。例如，为了对均值等于的假设进行检验，我们指定μx=以及显著性水平。原假设H0：μx=μx*，备择假设H1：μx≠μx*显著性水平：5%如果假设的均值位于95%置信区间外，就拒绝原假设，如果在95%置信区间内，则接受原假设。五、概率统计知识第Ⅰ类错误和第Ⅱ类

8、错误如果检验的原假设为β=0，且在5%的显著性水平下拒绝了原假设。很可能这个拒绝是不正确的，这种错误被成为第Ⅰ类错误，它发生的概率为5%。如果在检验中不能拒绝β=0的原假设，这意味着要把它作为正确的结论而接受。但这也可能是错误的结论，如果β的真实值为0.02，这时的原假设是不成立的，但我们却接受了它，这种错误被成为第Ⅱ类错误。五、概率统计知识p值p值衡量的是犯第Ⅰ类错误的