实验一简单线性回归.docxVIP

实验一 简单线性回归一、实验目的：掌握一元线性回归模型的估计与应用，熟悉EViews的基本操作。二、实验要求：应用教材第54页案例做一元回归并做预测。三、实验原理：普通最小二乘法四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t检验、拟合优度检验、点预测和区间预测五、实验步骤1．建立工作文件并录入数据（1）双击桌面EViews快速启动图标，启动EViews5.1程序。（2）点击主界面菜单File\New\Worekfile，弹出Workfile Create对话框。在Workfile Create对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructured/Undated选项，在右侧Date Range中填入样本个数31。在右下可输入Workfile的名称，如P54。如图2.1.1所示。图2.1.1点击左下的“OK”就建立了一个名称为P54的Workfile。如图2.1.2所示：图2.1.2建立Workfile 后，应当进行数据录入工作。数据录入方法有多种。这里仅介绍常用的两种录入方法。方法 1：点击主界面（或Workfile界面）的菜单栏Object，再点击New Object…选项，弹出一对话框，选择Group选项，在左侧框中命名，如为yx。如图2.1.3所示。点击OK之后，出现数据录入界面（以表格形式出现），如图2.1.4所示。在图2.1.4中，先将右侧滑块拉上顶端，单击obs右侧灰色小框（空白数据列上端灰框），键入y（对样本数据列进行命名），回车（这时Workfile中会出现序列Y这个对象），选择Numeric Series选项，点击OK后，再从“1”开始逐个录入相应的数据。这样我们就建立了一个序列Y并录入了数据，然后同样办法建立序列X并录入数据。 图2.1.3 图2.1.4方法2 ：直接在主界面命令栏键入data y x，回车，则出现图2.1.5画面。在Group表格相应的位置逐个录入y和x的数据。（不过此时Group没有命名，为Untiled，可点击Group表格上菜单命令Name，在弹出的对话框中命名为yx）命令栏图2.1.5.两种录入方法完成后，最终得到如图2.1.6所示结果。图2.1.6为了保存数据，可点击主界面的File，选择Save as 选项，将文件永久存盘保留。2．数据的描述统计和图形统计以上建立的序列y和x之后，可对其做描述统计和图形统计以把握该数据的一些统计属性。（1）描述统计双击打开组对象yx的表格形式，点View/Descriptive Statistics/Common Sample，得描述统计结果，如图2.1.7所示，其中：Mean为均值，Std.Dev为标准差图2.1.7（2）图形统计双击序列y，打开y的表格形式，点击表格左边View/Graph，可得下图2.1.8：图2.1.8可以看到，Graph的下级菜单上列有多种图形形式，如线图、面积图（区域图）、条形图、季节化堆叠式线图等。这里较常用的是线图，点菜单栏View/Graph/Line，可得到下图（图2.1.9）图2.1.9同样可以查看序列x的线性图。很多时候需要把两个序列放到一个图形中来查看两者的相互关系，用线图或者散点图都可以。例如以下用散点图来查看y和x的关系。在命令栏键入：scat x y ，回车便得到如下结果（图2.1.10）图2.1.103．设定模型，用普通最小二乘法估计参数设定模型为 。以下介绍三种EViews软件估计的操作方法。方法一：在主界面命令框栏中输入 ls y x c ，然后回车，既可以得到最小二乘法估计的结果，如图2.1.12所示。其中，“ls”是做最小二乘法估计的命令，y 为被解释变量，x为解释变量， c为截距项。需要注意的是，|ls、y、x、c之间要有空格，被解释变量紧接在命令ls 之后。方法二：按住Ctrl键，同时选中序列y和序列x，点右键，在所出现的右键菜单中，选择Open\as Equation…后弹出一对话框（如图2.1.11），点击其上的“确定”，即可得到回归结果（图2.1.12）。方法三：点击主界面菜单Quick\Estimate Equation，弹出方法二中出现的对话框。不过框中没有设定回归模型，可以自己输入y x c，点确定即可得到回归结果（图2.1.12）。（注意被解释变量y一定要放在最前面，变量间留空格）图2.1.11Equation结果界面 图2.1.12回归结果界面解释如下表2.1.1表2.1.1英文名称中文名称常用计算公式常用相互关系和判断准则Variable变量Coefficient系数Sta.Error标准差一般是绝对值越小越好t-statisticT检验统计量绝对值大于2时可粗略判断系数通过t检验ProbT统计量的P值P值小于给定显著水平时系数通过t检验