第二章 一元线性回归模型(Stata)
1. 中国居民人均消费模型
从总体上考察中国居民收入与消费支出的关系。表2.1给出了1990年不变价格测算的中国人均国内生产总值（GDPP ）与以居民消费价格指数（1990年为100）所见的人均居民消费支出（CONSP ）两组数据。
表2.1 中国居民人均消费支出与人均GDP （单位：元/人）
年份 CONSP GDPP 年份 CONSP GDPP 1978 395.8000 675.1000 1990 797.1000 1602.300 1979 437.0000 716.9000 1991 861.4000 1727.200 1980 464.1000 763.7000 1992 966.6000 1949.800 1981 501.9000 792.4000 1993 1048.600 2187.900 1982 533.5000 851.1000 1994 1108.700 2436.100 1983 572.8000 931.4000 1995 1213.100 2663.700 1984 635.6000 1059.200 1996 1322.800 2889.100 1985 716.0000 1185.200 1997 1380.900 3111.900 1986 746.5000 1269.600 1998 1460.600 3323.100 1987 788.3000 1393.600 1999 1564.400 3529.300 1988 836.4000 1527.000 2000
1690.800
3789.700
1989
779.7000
1565.900
1) 建立模型，并分析结果。
2)输出结果为：
对应的模型表达式为：
201.1070.3862CONSP GDPP =+
(13.51) (53.47) 2
0.9927,2859.23,0.55R F DW ===
从回归估计的结果可以看出，拟合度较好，截距项和斜率项系数均通过了t 检验。
中国人均消费增加10000元，GDP增加3862元。
2.线性回归模型估计
表2.2给出黑龙江省伊春林区1999年16个林业局的年木材采伐量和相应伐木剩余物数据。利用该数据（1）画散点图；（2）进行OLS回归；（3）预测。
表2.2年剩余物y t和年木材采伐量x t数据
林业局名年木材剩余物y t（万m3）年木材采伐量x t（万m3）
乌伊岭26.13 61.4
东风23.49 48.3
新青21.97 51.8
红星11.53 35.9
五营7.18 17.8
上甘岭 6.80 17.0
友好18.43 55.0
翠峦11.69 32.7
乌马河 6.80 17.0
美溪9.69 27.3
大丰7.99 21.5
南岔12.15 35.5
带岭 6.80 17.0
朗乡17.20 50.0
桃山9.50 30.0
双丰 5.52 13.8
合计202.87 532.00
（1）画散点图
得散点图
（2）OLS估计
得到输出结果如图
由输出结果可以看出，对应的回归表达式为：
?0.76290.4043t t y
x =-+ (-0.625) (12.11)
20.9129,146.7166, 1.48R F DW ===
（3）x=20条件下模型的样本外预测方法
首先修改工作文件范围
（不会）
3. 表2.3列出了中国1978—2000年的参政收入Y 和国内生产总值GDP 的统计
资料。做出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程。表2.3
年份财政收入Y GDP 年份财政收入Y GDP 1978 1132.260 3624.100 1990 2937.100 18547.90 1979 1146.380 4038.200 1991 3149.480 21617.80 1980 1159.930 4517.800 1992 3483.370 26638.10 1981 1175.790 4862.400 1993 4348.950 34634.40 1982 1212.330 5294.700 1994 5218.100 46759.40 1983 1366.950 5934.500 1995 6242.200 58478.10 1984 1642.860 7171.000 1996 7407.990 67884.60 1985 2004.820 8964.400 1997 8651.140 74462.60 1986 2122.010 10202.20 1998 9875.950 78345.20 1987 2199.350 11962.50 1999 11444.08 82067.50 1988 2357.240 14928.30 2000 13395.23 89403.60 1989 2664.900 16909.20
1) 做散点图：
得到散点图如下：
2) 进行回归分析：
输出结果如下：
对应的表达式是：
556.60.12Y GDP =+
(2.52) (22.72) 20.96,516.3R F ==
从上面的结果可以看出，模型的你拟合度较高，各个系数均通过了t 检验。 财政收入增加10000元，GDP 增加1200元。
4. 表2.4给出了某国1990—1996年间的CPI 指数与S&P500指数。（1）以CPI 指数为横轴，S&P500指数为纵轴作图；（2）做回归模型，并解释结果。
表2.4
年份 CPI 指数 S&P500指数 年份 CPI 指数 S&P500指数 1990 130.7000 334.5900 1994 148.2000 460.3300 1991 136.2000 376.1800 1995 152.4000 541.6400 1992 140.3000 415.7400 1996 159.6000 670.8300
1993 144.5000 451.4100
1) 作散点图：
得散点图如下：
2）做回归估计：
得到如下结果：
对应的回归表达式为：
=-+
&1137.8311.08
S P CPI
(-6.39) (9.02)
回归结果显示，CPI指数与S&P指数正相关，斜率表示当CPI指数变化1个点，会使S&P指数变化11.08个点；截距表示当CPI指数为0是，S&P指数为-1137.83，此数据没有明显的经济意义。
5.表2.5给出了美国30所知名学校的MBA学生1994年基本年薪（ASP），GPA
分数（从1—4共四个等级），GMAT分数，以及每年学费（X）的数据。（1）用双变量回归模型分析GPA分数是否对ASP有影响？
（2）用合适的回归模型分析GMAT分数是否与ASP有关？
（3）每年的学费与ASP有关吗？如果两变量之间正相关，是否意味着进到最高费用的商业学校是有利的？
（4）高学费的商业学校意味着高质量的MBA成绩吗？为什么?
表2.5
学校ASP/美元GPA分数GMAT分数X/美元
Harvard 102630.0 3.400000 650.0000 23894.00
Stanford 100800.0 3.300000 665.0000 21189.00
Columbian 100480.0 3.300000 640.0000 21400.00
Dartmouth 95410.00 3.400000 660.0000 21225.00
Wharton 89930.00 3.400000 650.0000 21050.00 Northwestern 84640.00 3.300000 640.0000 20634.00 Chicago 83210.00 3.300000 650.0000 21656.00
MIT 80500.00 3.500000 650.0000 21690.00
Virginia 74280.00 3.200000 643.0000 17839.00
UCLA 74010.00 3.500000 640.0000 14496.00
Berkeley 71970.00 3.200000 647.0000 14361.00
Cornell 71970.00 3.200000 630.0000 20400.00
NUY 70660.00 3.200000 630.0000 20276.00
Duke 70490.00 3.300000 623.0000 21910.00
Carnegie
Mellon 59890.00 3.200000 635.0000 20600.00 North Carolina 69880.00 3.200000 621.0000 10132.00 Michigan 67820.00 3.200000 630.0000 20960.00
Texas 61890.00 3.300000 625.0000 8580.000
Indiana 58520.00 3.200000 615.0000 14036.00
Purdue 54720.00 3.200000 581.0000 9556.000 Case Western 57200.00 3.100000 591.0000 17600.00
Georgetown 69830.00 3.200000 619.0000 19584.00
MichiganState 41820.00 3.200000 590.0000 16057.00
PennState 49120.00 3.200000 580.0000 11400.00
Southern
Methodist 60910.00 3.100000 600.0000 18034.00
Tulane 44080.00 3.100000 600.0000 19550.00
Illinois 47130.00 3.200000 616.0000 12628.00
Lowa 41620.00 3.200000 590.0000 9361.000 Minnesota 48250.00 3.200000 600.0000 12618.00
Washington 44140.00 3.300000 617.0000 11436.00
(1)以ASP为因变量，GPA为自变量进行回归分析。
结果如下：
从回归结果可以看出，GPA分数的系数是显著的，对ASP有正的影响。(与Eviews系数结果不一致，仔细核实一下)
（2）以ASP为因变量，GMAT为自变量做回归分析。
结果如下：
从回归结果可以看出，GMAT分数与ASP是显著正相关的。
(与Eviews系数结果不一致，仔细核实一下)
（3）以ASP为因变量，X为自变量进行回归分析。
结果如下：
从回归结果可以看出，每年的学费与ASP显著正相关。学费高，ASP就高；
但学费仅解释了ASP变化的一部分，明显还有其他因素影响着ASP。(与Eviews系数结果不一致，仔细核实一下)
（5）以GPA为因变量，X为自变量进行回归分析。
结果如下：
从回归结果可以看出，尽管高学费的商业学校与高质量的MBA成绩略有正相关性，但学费对GPA分数的影响是不显著的，所以学费并不是影响GPA 分数的主要原因。
(与Eviews系数结果不一致，仔细核实一下)
6.表2.6给出了1988年9个工业国的名义利率（Y）与通货膨胀率（X）的数
据。（1）以利率为纵轴，以通过膨胀率为横轴作图；（2）用OLS法进行回归分析；（3）如果实际利率不变，则名义利率与通货膨胀率的关系如何。表2.6
国家Y/% X/% 国家Y/% X/% 澳大利亚11.9 7.7 墨西哥66.3 51
加拿大9.4 4 瑞典 2.2 2
法国7.5 3.1 英国10.3 6.8
德国 4 1.6 美国7.6 4.4 意大利11.3 4.8
（1）作线图
得线图：
（2）作OLS回归。
结果如下：
上述回归结果表明，如果实际利率不变，名义利率与通货膨胀率呈正向关系；斜率1.2503表明通货膨胀率上升1个点，名义利率上升1.25个点。
案例分析(一元线性回归模型)
案例分析报告（2014——2015学年第一学期） 课程名称：预测与决策 专业班级：电子商务1202 学号：2204120202 学生姓名：陈维维 2014 年11月
案例分析（一元线性回归模型） 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用，居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲，消费需求的具体内容主要体现在消费结构上，要增加居民消费，就要从研究居民消费结构入手，只有了解居民消费结构变化的趋势和规律，掌握消费需求的热点和发展方向，才能为消费者提供良好的政策环境，引导消费者合理扩大消费，才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调，才能推动国民经济平稳、健康发展。例如，2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为11242.85元，最低的青海省仅为人均8192.56元，最高的上海市达人均19397.89元，上海是黑龙江的2.37倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费，由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异，并不是城镇居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支
计量经济学-一元线性回归预测模型-Eviews6
数学与统计学院实验报告 院（系）：数学与统计学学院学号：姓名： 实验课程：计量经济学指导教师: 实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：综合性 实验时间：2017年 3 月 1 日 一、实验课题 一元线性回归预测模型 二、实验目的和意义 用回归模型预测木材剩余物 （1）用Eviews软件建立y关于x的回归方程，并对模型和参数做假设检验； （2）求y t的点预测和平均木材剩余物产出量E(y t)的置信区间预测。 （3）假设乌伊岭林业局2000年计划采伐木材20万m3，求木材剩余物的点预测值。 三、解题思路 1、录非结构型的数据； 2、进行描述性统计，列出回归模型；通过看t、f等统计量，检验回归模型是否正确 3、运用forecast进行内预测（1-16样本），可以得到yf的点预测；再运用[yf+se]、[yf-se]进行区间估计（运用excel操作） 4、将样本范围改到17个，令x=20，运用forecast进行外预测（17-17） 四、实验过程记录与结果
翠峦11.69 32.7 乌马河 6.8 17 美溪9.69 27.3 大丰7.99 21.5 南岔12.15 35.5 带岭 6.8 17 朗乡17.2 50 桃山9.5 30 双丰 5.52 13.8 2、用Eviews软件建立y关于x的回归方程，并对模型和参数做假设检验；
模型为：y=0.404280x-0.762928 通过上表t、f统计量的p值<0.05，以及残差图基本在两倍标准差的范围内波动，可以得出该模型通过原假设。 3、求yt的点预测和平均木材剩余物产出量E(yt)的置信区间预测。Yt的点估计：
一元线性回归模型习题和答案解析
一元线性回归模型 一、单项选择题 1、变量之间的关系可以分为两大类__________。A A 函数关系与相关关系 B 线性相关关系和非线性相关关系 C 正相关关系和负相关关系 D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指__________。D A 变量间的非独立关系 B 变量间的因果关系 C 变量间的函数关系 D 变量间不确定性的依存关系 3、进行相关分析时的两个变量__________。A A 都是随机变量 B 都不是随机变量 C 一个是随机变量，一个不是随机变量 D 随机的或非随机都可以 4、表示x 和y 之间真实线性关系的是__________。C A 01???t t Y X ββ=+ B 01()t t E Y X ββ=+ C 01t t t Y X u ββ=++ D 01t t Y X ββ=+ 5、参数β的估计量?β 具备有效性是指__________。B A ?var ()=0β B ?var ()β为最小 C ?()0β β－＝ D ?()ββ－为最小 6、对于01??i i i Y X e ββ=++，以σ?表示估计标准误差，Y ?表示回归值，则__________。B A i i ??0Y Y 0σ∑ ＝时，（－）＝ B 2 i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）＝0 C i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 D 2 i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 7、设样本回归模型为i 01i i ??Y =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的i ?β的公式中，错误的是__________。D A ()()()i i 1 2 i X X Y -Y ?X X β--∑∑＝ B ()i i i i 1 2 2 i i n X Y -X Y ?n X -X β∑∑∑∑∑＝ C i i 1 2 2 i X Y -nXY ?X -nX β∑∑ ＝ D i i i i 1 2 x n X Y -X Y ?βσ ∑∑∑＝ 8、对于i 01i i ??Y =X +e ββ+，以?σ表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有__________。D A ?0r=1σ ＝时， B ?0r=-1σ ＝时， C ?0r=0σ ＝时， D ?0r=1r=-1σ ＝时，或 9、产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为?Y 356 1.5X -＝，这说明__________。D
一元线性回归模型的置信区间与预测
§2.5 一元线性回归模型的置信区间与预测 多元线性回归模型的置信区间问题包括参数估计量的置信区间和被解释变量预测值的置信区间两个方面，在数理统计学中属于区间估计问题。所谓区间估计是研究用未知参数的点估计值（从一组样本观测值算得的）作为近似值的精确程度和误差范围，是一个必须回答的重要问题。 一、参数估计量的置信区间 在前面的课程中，我们已经知道，线性回归模型的参数估计量^ β是随机变量 i y 的函数，即：i i y k ∑=1 ?β，所以它也是随机变量。在多次重复抽样中，每次 的样本观测值不可能完全相同，所以得到的点估计值也不可能相同。现在我们用参数估计量的一个点估计值近似代表参数值，那么，二者的接近程度如何？以多大的概率达到该接近程度？这就要构造参数的一个区间，以点估计值为中心的一个区间（称为置信区间），该区间以一定的概率（称为置信水平）包含该参数。 即回答1β以何种置信水平位于() a a +-1 1?,?ββ之中，以及如何求得a 。 在变量的显著性检验中已经知道 ) 1(~^ ^ ---= k n t s t i i i βββ (2.5.1) 这就是说，如果给定置信水平α-1，从t 分布表中查得自由度为(n-k-1)的临界值2 αt ，那么t 值处在()2,ααt t -的概率是α-1。表示为 α αα-=<<-1)(2 2 t t t P 即
α ββαβα-=<-< -1)(2 ^ 2 ^ t s t P i i i α ββββαβα-=?+<
一元线性回归分析的结果解释
一元线性回归分析的结果解释 1.基本描述性统计量 分析：上表是描述性统计量的结果，显示了变量y和x的均数(Mean)、标准差(Std. Deviation)和例数(N)。 2．相关系数 分析：上表是相关系数的结果。从表中可以看出，Pearson相关系数为0.749，单尾显著性检验的概率p值为0.003，小于0.05，所以体重和肺活量之间具有较强的相关性。 3．引入或剔除变量表
分析：上表显示回归分析的方法以及变量被剔除或引入的信息。表中显示回归方法是用强迫引入法引入变量x的。对于一元线性回归问题，由于只有一个自变量，所以此表意义不大。 4．模型摘要 分析：上表是模型摘要。表中显示两变量的相关系数(R)为0.749，判定系数(R Square)为0.562，调整判定系数(Adjusted R Square)为0.518，估计值的标准误差(Std. Error of the Estimate)为0.28775。 5．方差分析表 分析：上表是回归分析的方差分析表(ANOVA)。从表中可以看出，回归的均方(Regression Mean Square)为1.061，剩余的均方(Residual Mean Square)为0.083，F检验统计量的观察值为12.817,相应的概率p 值为0.005，小于0.05，可以认为变量x和y之间存在线性关系。
6．回归系数 分析：上表给出线性回归方程中的参数(Coefficients)和常数项(Constant)的估计值，其中常数项系数为0(注：若精确到小数点后6位，那么应该是0.000413)，回归系数为0.059，线性回归参数的标准误差(Std. Error)为0.016,标准化回归系数(Beta)为0.749，回归系数T检验的t统计量观察值为3.580，T检验的概率p值为0.005，小于0.05，所以可以认为回归系数有显著意义。由此可得线性回归方程为： y=0.000413+0.059x 7．回归诊断 分析：上表是对全部观察单位进行回归诊断(Casewise Diagnostics-all cases)的结果显示。从表中可以看出每一例的标准
一元线性回归模型案例分析
一元线性回归模型案例分析 一、研究的目的要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
最新02一元线性回归模型070312
02一元线性回归模型 070312
经济学参考书目： 1、高鸿业，《西方经济学:微观部分(第三版)--21世纪经济学系列教材》， 《西方经济学:宏观部分(第三版)--21世纪经济学系列教材》， 中国人民大学出版社，2005年1月。 《西方经济学学习与教学手册(21世纪经济学系列教材)》，中国 人民大学出版社，2005年6月。 2、高鸿业、刘凤良，《20世纪西方经济学的发展》，商务印书馆，2004年4 月 3、尹伯成，《西方经济学简明教程(第5版)》，世纪出版集团、上海人民出版 社，2006年3月。 4、伍柏麟、尹伯成，《经济学基础教程--复旦博学·经济学系列》，复旦大学出版社，2002年3月。 5、姚开建、梁小明，《西方经济学名著导读--经济学经典著作读丛书》，中国经济出版社，2005年1月。 6、梁小民，《西方经济学教程(修订版)》，中国统计出版社，2005年12月。 7、方福前，《当代西方经济学主要流派》，中国人民大学出版社，2004年12月。 8、王志伟，《现代西方经济学主要思潮及流派》，高等教育出版社，2004年9月。 数学参考书目： 9、赵萍，《经济数学基础及应用---线性代数及概率论》，哈尔滨工业大学出版社，2006年10月。 10、李尚志，《线性代数》，高等教育出版社，2006年5月。
11、卢刚，《线性代数》，北京大学出版社，2006年。 12、陈维新，《线性代数（第2版）》，北京科学出版社，2006年。 13、冉兆平，《微积分》，上海财经大学出版社，2006年。 14、田长生，《概率统计与微积分》，北京科学出版社，2006年。 15、李林曙，《微积分》，中国人民大学出版社，2006年。 16、王雪标、王拉娣、聂高辉，《微积分》，高等教育出版社，2006年。 17、马恩林，《概率论与数理统计》，人民教育出版社，2006年。 18、吴赣昌，《概率论与数理统计》，中国人民大学出版社，2006年。 19、葛余博等著，《概率论与数理统计通用辅导讲义》，清华大学出版社，2006年。 统计学参考书目： 20、邢哲，《统计学原理》，中国金融出版社，2006年8月。 21、李荣平，《统计学》，天津大学出版社，2006年。 22、吴梅村，《数理统计学基本原理和方法》，西南财经大学出版社，2006年。 23、曾五一，《统计学》，中国金融出版社，2006年。 24、(美)A.M.穆德、F.A.格雷比尔著、史定华译，《统计学导论》，北京科学出版社，1978年。 补充材料
一元线性回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班制度中的应用 院（系）： 专业班级： 学号姓名： 指导老师： 成绩： 完成时间：
一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想和操作，可以读懂分析结果，并写出回归方程，对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21.0 windows10.0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经10周时间，收集了每周加班数据和签发的新保单数目，x 为每周签发的新保单数目，y 为每周加班时间（小时），数据如表所示 y 3.5 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 4.5 1.5 3.0 5.0 2. x 与y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10.对回归方程做残差图并作相应的分析。
11.该公司预测下一周签发新保单01000 x=张，需要的加班时间是多少？ 12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1.画散点图 如图是以每周加班时间为纵坐标，每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线的两侧，说明x和y之间线性关系良好。 2.最小二乘估计求回归方程
用SPSS 求得回归方程的系数01,ββ分别为0.118,0.004，故我们可以写出其回归方程如下： 0.1180.004y x =+ 3.求回归标准误差σ∧ 由方差分析表可以得到回归标准误差：SSE=1.843 故回归标准误差： 2= 2SSE n σ∧-，2σ∧=0.48。 4.给出回归系数的置信度为95%的置信区间估计。 由回归系数显著性检验表可以看出，当置信度为95%时：
2一元线性回归模型
第二章 一元线性回归模型 一、单项选择题 1、表示x 与y 之间真实线性关系的是【 】 A t t x y 10???ββ+= B E t t x y 10)(ββ+= C t t t u x y ++=10ββ D t t x y 10ββ+= 2、参数β的估计量β ?具备有效性是指【 】 A Var(β ?)=0 B Var(β?)为最小 C (β ?－β)＝0 D (β?－β)为最小 3、对于i i i e x y ++=10??ββ，以σ?表示估计标准误差，i y ?表示回归值，则【 】 A σ?=0时，)?(i i y y -∑＝0 B σ?=0时，2)?(i i y y -∑＝0 C σ ?=0时，)?(i i y y -∑为最小 D σ?=0时，2)?(i i y y -∑为最小 4、设样本回归模型为i i i e x y ++=10??ββ，则普通最小二乘法确定的i β?的公式中，错误的是【 】 A ∑∑---=2 1 ) ())((?x x y y x x i i i β B ∑∑∑∑∑--= 2 21 ) (? i i i i i i x x n y x y x n β C ∑∑-?-=2 21 ) (?x n x y x n y x i i i β D 21 ? x i i i i y x y x n σ β∑∑∑-= 5、对于i i i e x y ++=10??ββ，以σ?表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有【 】 A σ ?=0时，r ＝1 B σ?=0时，r ＝－1 C σ ?=0时，r ＝0 D σ?=0时，r ＝1 或r ＝－1 6、产量（x ，台）与单位产品成本（y ， 元/台）之间的回归方程为y ?＝356－1.5x ，这说明【 】 A 产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B 产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元 C 产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元
案例分析 一元线性回归模型
案例分析报告 （2014——2015学年第一学期） 课程名称：预测与决策 专业班级：电子商务1202 学号： 2204120202 学生姓名：陈维维 2014 年 11月 案例分析（一元线性回归模型） 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用，居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲，消费需求的具体内容主要体现在消费结构上，要增加居民消费，就要从研究居民消费结构入手，只有了解居民消费结构变化的趋势和规律，掌握消费需求的热点和发展方向，才能为消费者提供良好的政策环境，引导消费者合理扩大消费，才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调，才能推动国民经济平稳、健康发展。例如，2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为11242.85元，?最低的青海省仅为人均8192.56元，最高的上海市达人均19397.89元，上海是黑龙江的2.37倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定?
我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费，由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异，并不是城镇居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表
第二章(简单线性回归模型)2-3答案
拟合优度的度量 一、判断题 1.当 ()∑-2i y y 确定时，()∑-2 i y y ?越小，表明模型的拟合优度越好。（F ） 2.可以证明，可决系数2R 高意味着每个回归系数都是可信任的。（F ） 3.可决系数2R 的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。（F ） 4.任何两个计量经济模型的2R 都是可以比较的。（F ） 5.拟合优度2R 的值越大，说明样本回归模型对数据的拟合程度越高。（ T ） 6.结构分析是2R 高就足够了，作预测分析时仅要求可决系数高还不够。（ F ） 7.通过2R 的高低可以进行显著性判断。（F ） 8.2R 是非随机变量。（F ） 二、单项选择题 1．已知某一直线回归方程的可决系数为，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（ B ）。 A ．± B ．± C ．± D ．± 2．可决系数2R 的取值范围是（ C ）。 A ．2R ≤-1 B ．2R ≥1 C ．0≤2R ≤1 D ．－1≤2R ≤1 3.下列说法中正确的是：（ D ） A 如果模型的2R 很高，我们可以认为此模型的质量较好 B 如果模型的2R 较低，我们可以认为此模型的质量较差 C 如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量 D 如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量 三、多项选择题 1．反映回归直线拟合优度的指标有（ ACDE ）。 A ．相关系数 B ．回归系数 C ．样本可决系数 D ．回归方程的标准差 E ．剩余变差（或残差平方和） 2．对于样本回归直线i 01i ???Y X ββ+＝，回归变差可以表示为（ ABCDE ）。 A ．2 2i i i i ?Y Y -Y Y ∑ ∑ （－） （－） B ．2 2 1 i i ?X X β∑ （－） C ．2 2 i i R Y Y ∑ （－） D ．2 i i ?Y Y ∑（－） E ．1 i i i i ?X X Y Y β∑ （－（）－） 3．对于样本回归直线i 01i ???Y X ββ+＝，?σ为估计标准差，下列可决系数的算式中，正确的有（ ABCDE ）。 A ．2i i 2 i i ?Y Y Y Y ∑∑（－）（－） B ．2i i 2 i i ?Y Y 1Y Y ∑∑ （－）－（－）
02一元线性回归模型——【计量经济学】
计量经济学（Ⅰ） 南开大学经济学院教授、数量经济学专业博士生导师张晓峒 一元线性回归模型 1．一元线性回归模型 有一元线性回归模型（统计模型）如下， y t = β0 + β1 x t + u t 上式表示变量y t 和x t之间的真实关系。其中y t 称被解释变量（因变量），x t称解释变量（自变量），u t称随机误差项，β0称常数项，β1称回归系数（通常未知）。上模型可以分为两部分。（1）回归函数部分，E(y t) = β0 + β1 x t,（2）随机部分，u t。 图2.1 真实的回归直线 这种模型可以赋予各种实际意义，收入与支出的关系；如脉搏与血压的关系；商品价格与供给量的关系；文件容量与保存时间的关系；林区木材采伐量与木材剩余物的关系；身高与体重的关系等。 以收入与支出的关系为例。假设固定对一个家庭进行观察，随着收入水平的不同，与支出呈线性函数关系。但实际上数据来自各个家庭，来自各个不同收入水平，使其他条件不变 1
成为不可能，所以由数据得到的散点图不在一条直线上（不呈函数关系），而是散在直线周围，服从统计关系。随机误差项u t中可能包括家庭人口数不同，消费习惯不同，不同地域的消费指数不同，不同家庭的外来收入不同等因素。所以在经济问题上“控制其他因素不变”是不可能的。 回归模型的随机误差项中一般包括如下几项内容，（1）非重要解释变量的省略，（2）人的随机行为，（3）数学模型形式欠妥，（4）归并误差（粮食的归并）（5）测量误差等。 回归模型存在两个特点。（1）建立在某些假定条件不变前提下抽象出来的回归函数不能百分之百地再现所研究的经济过程。（2）也正是由于这些假定与抽象，才使我们能够透过复杂的经济现象，深刻认识到该经济过程的本质。 通常线性回归函数E(y t) = β0 + β1 x t是观察不到的，利用样本得到的只是对E(y t) = β0 + β1 x t 的估计，即对β0和β1的估计。 在对回归函数进行估计之前应该对随机误差项u t做出如下假定。 (1) u t 是一个随机变量，u t 的取值服从概率分布。 (2) E(u t) = 0。 (3) D(u t) = E[u t - E(u t) ]2 = E(u t)2 = σ2。称u i 具有同方差性。 (4) u t 为正态分布（根据中心极限定理）。 以上四个假定可作如下表达。u t~ N (0,σ2)。 (5) Cov(u i, u j) = E[(u i - E(u i) ) ( u j - E(u j) )] = E(u i, u j) = 0, (i≠j )。含义是不同观测值所对应的随机项相互独立。称为u i 的非自相关性。 (6) x i是非随机的。 (7) Cov(u i, x i) = E[(u i - E(u i) ) (x i - E(x i) )] = E[u i (x i - E(x i) ] = E[u i x i - u i E(x i) ] = E(u i x i) = 0. u i与x i相互独立。否则，分不清是谁对y t的贡献。 (8) 对于多元线性回归模型，解释变量之间不能完全相关或高度相关（非多重共线性）。 在假定（1），（2）成立条件下有E(y t) = E(β0 + β1 x t + u t) = β0 + β1 x t。 2
一元线性回归分析法
一元线性回归分析法 一元线性回归分析法是根据过去若干时期的产量和成本资料，利用最小二乘法“偏差平方和最小”的原理确定回归直线方程，从而推算出a(截距)和b(斜率)，再通过y ＝a+bx 这个数学模型来预测计划产量下的产品总成本及单位成本的方法。 方程y ＝a+bx 中，参数a 与b 的计算如下： y b x a y bx n -==-∑∑ 222 n xy x y xy x y b n x (x)x x x --==--∑∑∑∑∑∑∑∑∑ 上式中，x 与y 分别是i x 与i y 的算术平均值，即 x =n x ∑ y =n y ∑ 为了保证预测模型的可靠性，必须对所建立的模型进行统计检验，以检查自变量与因变量之间线性关系的强弱程度。检验是通过计算方程的相关系数r 进行的。计算公式为： 22xy-x y r= (x x x)(y y y) --∑∑∑∑∑∑ 当r 的绝对值越接近于1时，表明自变量与因变量之间的线性关系越强，所建立的预测模型越可靠；当r ＝l 时，说明自变量与因变量成正相关，二者之间存在正比例关系；当r ＝—1时，说明白变量与因变量成负相关，二者之间存在反比例关系。反之，如果r 的绝对值越接近于0，情况刚好相反。 [例]以表1中的数据为例来具体说明一元线性回归分析法的运用。 表1： 根据表1计算出有关数据，如表2所示： 表2：
将表2中的有关数据代入公式计算可得： 1256750x == （件） 2256 1350y ==（元） 1750 9500613507501705006b 2=-??-?=（元/件） 100675011350a =?-=（元/件） 所建立的预测模型为： y ＝100+X 相关系数为： 9.011638 10500])1350(3059006[])750(955006[1350 750-1705006r 22==-??-???= 计算表明，相关系数r 接近于l ，说明产量与成本有较显著的线性关系，所建立的回归预测方程较为可靠。如果计划期预计产量为200件，则预计产品总成本为： y ＝100+1×200＝300(元)
案例分析一元线性回归模型
案例分析一元线性回归 模型 Revised as of 23 November 2020
案例分析报告 （2014——2015学年第一学期） 课程名称：预测与决策 专业班级：电子商务1202 学号： 02 学生姓名：陈维维 2014 年 11月 案例分析（一元线性回归模型） 我国城镇居民家庭人均消费支出预测 一、研究目的与要求 居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用，居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。从理论角度讲，消费需求的具体内容主要体现在消费结构上，要增加居民消费，就要从研究居民消费结构入手，只有了解居民消费结构变化的趋势和规律，掌握消费需求的热点和发展方向，才能为消费者提供良好的政策环境，引导消费者合理扩大消费，才能促进产业结构调整与消费结构优化升级相协调，才能推动国民经济平稳、健康发展。例如，2008年全国城镇居民家庭平均每人每年消费支出为元，最低的青海省仅为人均元，最高的上海市达人均元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。 二、模型设定
我研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城镇居民消费和农村居民消费，由于各地区的城镇与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城镇居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。 所以模型的被解释变量Y选定为“城镇居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城镇居民消费的差异，并不是城镇居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城镇居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2008年截面数据模型。影响各地区城镇居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。 为了与“城镇居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 以下是2008年各地区城镇居民人均年消费支出和可支配收入表
第二章 一元线性回归模型(Stata)
1. 中国居民人均消费模型 从总体上考察中国居民收入与消费支出的关系。表2.1给出了1990年不变价格测算的中国人均国内生产总值（GDPP ）与以居民消费价格指数（1990年为100）所见的人均居民消费支出（CONSP ）两组数据。 表2.1 中国居民人均消费支出与人均GDP （单位：元/人） 年份 CONSP GDPP 年份 CONSP GDPP 1978 395.8000 675.1000 1990 797.1000 1602.300 1979 437.0000 716.9000 1991 861.4000 1727.200 1980 464.1000 763.7000 1992 966.6000 1949.800 1981 501.9000 792.4000 1993 1048.600 2187.900 1982 533.5000 851.1000 1994 1108.700 2436.100 1983 572.8000 931.4000 1995 1213.100 2663.700 1984 635.6000 1059.200 1996 1322.800 2889.100 1985 716.0000 1185.200 1997 1380.900 3111.900 1986 746.5000 1269.600 1998 1460.600 3323.100 1987 788.3000 1393.600 1999 1564.400 3529.300 1988 836.4000 1527.000 2000 1690.800 3789.700 1989 779.7000 1565.900 1) 建立模型，并分析结果。 2)输出结果为： 对应的模型表达式为： 201.1070.3862CONSP GDPP =+ (13.51) (53.47) 2 0.9927,2859.23,0.55R F DW === 从回归估计的结果可以看出，拟合度较好，截距项和斜率项系数均通过了t 检验。
一元线性回归分析论文
一元线性回归分析的应用 ——以微生物生长与温度关系为例 摘要：一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。应用最小二乘法确定直线，进而运用直线进行预测。本文运用一元线性回归分析的方法，构建模型并求出模型参数，对分析结果的显著性进行了假设检验，从而了微生物生长与温度间的关系。 关键词：一元线性回归分析；最小二乘法；假设检验；微生物；温度 回归分析是研究变量之间相关关系的统计学方法，它描述的是变量间不完全确定的关系。回归分析通过建立模型来研究变量间的这种关系，既可以用于分析和解释变量间的关系，又可用于预测和控制，进而广泛应用于自然科学、工程技术、经济管理等领域。本文尝试用一元线性回归分析方法为微生物生长与温度之间的关系建模，并对之后几年的情况进行分析和预测。 1 一元线性回归分析法原理 1.1 问题及其数学模型 一元线性回归分析主要应用于两个变量之间线性关系的研究，回归模型模型为εββ++=x Y 10，其中10,ββ为待定系数。实际问题中，通过观测得到n 组数据（X i ，Y i ）（i=1,2,…,n ）,它们满足模型i i i x y εββ++=10（i=1,2,…,n ）并且通常假定E(εi )=0，V ar (εi )=σ2各εi 相互独立且服从正态分布。回归分析就是根据样本观 察值寻求10,ββ的估计10?,?ββ，对于给定x 值, 取x Y 10???ββ+=，作为x Y E 10)(ββ+=的 估计，利用最小二乘法得到10,ββ的估计10?,?ββ，其中
??????????? ??-???? ??-=-=∑ ∑==n i i n i i i x n x xy n y x x y 1221110???βββ。 1.2 相关系数 上述回归方程存在一些计算相关系数。设L XX =∑∑==-=-=n i i n i i def xx x n x x x L 12 212 )(，称为关于X 的离差平方和；L yy =21)(∑=-=n i i y y S 总称为关于Y 的离差平方和，L xy =∑∑==-=-=n i i n i i def xx x n x x x L 1 2 212)(1)(∑=-=n i i y y S 总称为关于X 与Y 的离差积和。 相关系数r =yy xx xy n i i n i i n i i i L L L Y Y x x Y Y x x =----=∑∑∑===12 121)()())((ρ，0≤ | r |≤1。| r |=1时表示完全线性相关，| r |=0时表示不存在线性相关；0< | r |≤0.3为微弱相关，0.3< | r |≤0.5时为低度相关，0.5< | r |≤0.8为显著相关，0.8< | r |≤1为高度相关。 1.3 样本统计量的假设检验 从总体中随机抽取一个样本，根据样本的数据导出的线性回归方程由于受到抽样误差的影响，所确定的变量之间的线性关系是否显著，以及按照这个模型用给定的自变量X 估计因变量Y 是否有效，必须通过显著性检验才可以作出结论，通常所用的检验方法是F 检验。 线性回归模型εββ++=x Y 10，),0(~2σεN 可知，当01=β时，就认为Y 与x 之 间不存在线性回归关系，故需检验如下假设：,0:10=βH 0:11≠βH ，2 1)(∑=-=n i i y y S 总=2121)?()?(∑∑==-+-n i i n i i i y y y y 为总偏差平方和，令21)?(∑=-=n i i y y S 回，21)?(∑=-=n i i i y y S 剩。当H 0为真时，取统计量)2,1(~) 2(--=n F n S S F 剩回，由给定显著性水平α，查表得F α(1，
最新02一元线性回归模型
02一元线性回归模型
经济学参考书目： 1、高鸿业，《西方经济学:微观部分(第三版)--21世纪经济学系列教材》， 《西方经济学:宏观部分(第三版)--21世纪经济学系列教材》， 中国人民大学出版社，2005年1月。 《西方经济学学习与教学手册(21世纪经济学系列教材)》，中国 人民大学出版社，2005年6月。 2、高鸿业、刘凤良，《20世纪西方经济学的发展》，商务印书馆，2004年4 月 3、尹伯成，《西方经济学简明教程(第5版)》，世纪出版集团、上海人民出版 社，2006年3月。 4、伍柏麟、尹伯成，《经济学基础教程--复旦博学·经济学系列》，复旦大学出版社，2002年3月。 5、姚开建、梁小明，《西方经济学名著导读--经济学经典著作读丛书》，中国经济出版社，2005年1月。 6、梁小民，《西方经济学教程(修订版)》，中国统计出版社，2005年12月。 7、方福前，《当代西方经济学主要流派》，中国人民大学出版社，2004年12月。 8、王志伟，《现代西方经济学主要思潮及流派》，高等教育出版社，2004年9月。 数学参考书目： 9、赵萍，《经济数学基础及应用---线性代数及概率论》，哈尔滨工业大学出版社，2006年10月。 10、李尚志，《线性代数》，高等教育出版社，2006年5月。
11、卢刚，《线性代数》，北京大学出版社，2006年。 12、陈维新，《线性代数（第2版）》，北京科学出版社，2006年。 13、冉兆平，《微积分》，上海财经大学出版社，2006年。 14、田长生，《概率统计与微积分》，北京科学出版社，2006年。 15、李林曙，《微积分》，中国人民大学出版社，2006年。 16、王雪标、王拉娣、聂高辉，《微积分》，高等教育出版社，2006年。 17、马恩林，《概率论与数理统计》，人民教育出版社，2006年。 18、吴赣昌，《概率论与数理统计》，中国人民大学出版社，2006年。 19、葛余博等著，《概率论与数理统计通用辅导讲义》，清华大学出版社，2006年。 统计学参考书目： 20、邢哲，《统计学原理》，中国金融出版社，2006年8月。 21、李荣平，《统计学》，天津大学出版社，2006年。 22、吴梅村，《数理统计学基本原理和方法》，西南财经大学出版社，2006年。 23、曾五一，《统计学》，中国金融出版社，2006年。 24、(美)A.M.穆德、F.A.格雷比尔著、史定华译，《统计学导论》，北京科学出版社，1978年。 补充材料
一元线性回归模型
计量经济学课程实验 实验2 一元回归模型 【实验目的】 掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法 【实验内容】 建立我国税收预测模型 【实验步骤】 【例1】建立我国税收预测模型。表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。 一、建立工作文件 ⒈菜单方式 在录入和分析数据之前，应先创建一个工作文件（Workfile）。启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（菜单选择方式如图1所示），将弹出一个对话框（如图2所示）。用户可以选择数据的时间频率（Frequency）、起始期和终止期。
图1 Eviews菜单方式创建工作文件示意图 图2 工作文件定义对话框 本例中选择时间频率为Annual（年度数据），在起始栏和终止栏分别输入相应的日期85和98。然后点击OK，在Eviews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口（如图3所示）。 图3 Eviews工作文件窗口 一个新建的工作文件窗口内只有2个对象(Object）,分别为c（系数向量）和resid（残
差）。它们当前的取值分别是0和NA（空值）。可以通过鼠标左键双击对象名打开该对象查看其数据，也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它对象的数值。 ⒉命令方式 还可以用输入命令的方式建立工作文件。在Eviews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，其格式为： CREATE 时间频率类型起始期终止期 本例应为：CREATE A 85 98 二、输入数据 在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令： DA TA Y X 此时将显示一个数组窗口（如图4所示），即可以输入每个变量的数值 图4 Eviews数组窗口 三、图形分析 借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理地确定模型的数学形式。 ⒈趋势图分析 命令格式：PLOT 变量1 变量2 ……变量K 作用：⑴分析经济变量的发展变化趋势 ⑵观察是否存在异常值 本例为：PLOT Y X ⒉相关图分析 命令格式：SCAT 变量1 变量2 作用：⑴观察变量之间的相关程度 ⑵观察变量之间的相关类型，即为线性相关还是曲线相关，曲线相关时大致是哪种类型的曲线 说明：⑴SCAT命令中，第一个变量为横轴变量，一般取为解释变量；第二个变量为纵轴变量，一般取为被解释变量 ⑵SCAT命令每次只能显示两个变量之间的相关图，若模型中含有多个解释变量，可以逐个进行分析 ⑶通过改变图形的类型，可以将趋势图转变为相关图 本例为：SCA T Y X