实验指导书线性回归

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1、讲义一一.运用Eviews5.0进行一元线性回归的步骤：1.建立工作文件（研究消费与收入的关系）启动Eviews4.exe后，在弹出的窗口屮点击“OK”。点击FileNewWorkfile,在弹出的对话框中选样数据的时间频率（frequency）为Unstructure/Undated（截面数据），Datarange（以只有10个观测值的一元线性模型为例）为10,点击OK即可。2.输入数据在主菜单点击QuickEmptyGroup,录入收入（X）、消费（Y）的数据，在窗口屮点击数据，就可以修改数据列的名称，

2、点“OK”关闭即可。在group窗口屮点transpose可以改变数据的排列方式。序号12345678910收入800100012001400160018002000220024002600消费7006509009501100115012001400155015003•冋归分析做散点图在主菜单点击QuickGraphScatter,在弹出的对话框中输入xy（注意选择变虽的顺序,先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），如下：0KCancel点击OK即可得到X・Y散点图。点此图上面的"Name"可以为

3、此图命名。口血巳站:迟4W/ovWlU:WW/Bl16001400-1200-1000-800-6005001000150020002500X3000由上面的散点图可以看出，xy存在近似的线性关系。©OLS佔计在主菜单点击QuickEstimateEquation,弹出如F对话框:图2OLS回归分析的设宜按图2设置。输入的顺序为“被解解变量常数项解释变量1解解变量2”，每个变量Z间以空格分开（如果是多元回归就在后面依次添加英他的解释变虽即可）。点击“OK”后,得到如下结果，单击“name”为其命名后就可以关闭。

4、（同时也可以点击“Freeze”将其保存为表格形式。而月•，此表格不会受到以后操作的影响。）口回冈-■Equation:UNTITLEDTorkfile:UNTITLEDDependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:11/20/06Time:21:04Sample:110Ineludedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.c244.545564.138173.8127910.0051X0.50

5、90910.03574314.243170.0000R-squared0.962062Meandependentvar1110.000AdjustedR-squared0.957319S.D.dependentvar314.2893SE.ofregression64.93003Akaikeinfocriterion11.36135Sumsquaredresid33727.27Schwarzcriterion11.42187Loglikelihood・54.80677F-statistic202.8679Durbi

6、n-Watsonstat2.680127Prob(F-statistic)0.000001图3OLS计算结果其中，最上而的说明分别是Dependentvariable：Y”为“被解释变量是Y1*；'4Method:LeastSquares”为“使用的方法：最小二乘法";日期(Date)、时间(Time)；样本范围(Sample:l~10)；包含的观测对彖(Includedobservations:10)10个。表格中依次是变量(Variable)：C表示常数项，X为解释变量。系数(Coefficient)即常数项

7、的估计值(5)和解释变量前面系数的估计值(人)的大小。对应的标准误为Std.Error列,对应的T统计量为T-Statistic列,对应的P值为P『ob•列。回归结果的样本决定系数为R-squared,S.E.ofregressionifljSumsquaredresid表示残差平方和工，Meandependentvar表示被解释变量的平均值，即Y。…y^-^)2、一、S.D.dependentvar表示被解释变坤:的标准差#j,还有F统计量(F-s(atistic)和对应的P值(Prob(F-statistic

8、))。②ML佔计在主菜单点击QuickEstimateEquation,弹出的对话框对应J*uMethod”选择如下图贝U：EquationEstimationEquationspecificationDependentvariablefollowedbylistofycxSpeci£igtion"tions-Dependentvariablecensoringpoin