第六次实验虚拟变量上机
《计量经济学》上机实验答案过程步骤
实2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示：表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据试根据资料完成下列问题：（1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间；（3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； （4）若2002年国民生产总值为亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。
参考答案：（1） t t x y133561.06844.324ˆ+= =)ˆ(i b s =)ˆ(ib t 941946.02=R 056.1065ˆ==σSE 30991.0=DW 9607.356=F 133561.0ˆ1=b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。
（2）)ˆ()2(ˆ02/00b s n t b b ⋅-±=α=±⨯ )ˆ()2(ˆ12/11b s n t b b ⋅-±=α=±⨯ （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0ˆ1〉=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。
②估计标准误差评价： 056.1065ˆ==σSE ，即估计标准误差为亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为亿元。
③拟合优度检验：941946.02=R ，这说明样本回归直线的解释能力为%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占%，说明模型的拟合优度较高。
④参数显著性检验：=)ˆ(1b t 〉0739.2)22(025.0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。
（4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324ˆ2002=⨯+=y根据此表可计算如下结果：102221027.223)47.32735()1()(⨯=⨯=-⋅=-∑n x x x tσ92220021002.5)47.327356.103553()(⨯=-=-x x ，109222/1027.21002.52411506.10650739.241.14155)()(11ˆ)2(ˆ⨯⨯++⨯⨯±=--++⋅⋅-±∑x x x x n n t yt f f σα=实验内容与数据3：表3给出某地区职工平均消费水平t y ，职工平均收入t x 1和生活费用价格指数t x 2，试根据模型t t t t u x b x b b y +++=22110作回归分析报告。
【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。
2.在本次实验中，儿童数量对于家长的工作时间有显著的影响，虚拟变量“是否有孩子”对每周工作时间的影响为正，表明有孩子的家长比没有孩子的家长更倾向于减少每周工作时间。
数据分析与Stata软件应用(微课版)上机实训参考答案
上机实训1.完成Stata 16.0的安装，并展示其工作界面。
Stata软件安装较为简单，按照安装向导一步一步进行即可。
用户选择接受Stata软件安装协议，并输入用户名等相关信息后，选择StataSE，并由用户指定安装路径后即可进行软件的初步安装。
软件初步安装完成后，需要创建桌面快捷方式，双击桌面快捷方式进行信息注册，并根据自己电脑操作系统的位数进行相应属性的修改后，生成新的桌面快捷方式，并删除原有桌面快捷方式，此时软件安装工作完成，可以双击Stata软件桌面快捷方式或在程序中寻找Stata软件，打开软件并进行数据分析工作。
上机实训参考答案1. 统计得到3个班级学生的基本信息，包括班级（class）、性别（sex）、年龄（age）、体重（height）和身高（weight），数据详情如表2-8所示。
表2-8 习题1数据详情将数据导入Stata软件，并形成名为xiti1.dta的数据文件（1）根据体重数据按照从小到大的顺序将观测个案排序。
（2）将身高大于165厘米的观测个案挑选出来。
（3）计算新变量体重身高比，其数值等于体重/身高。
上机实训参考答案1.某地区统计了1980~1982年3年间不同年龄组下的课外体育培训参与率，数据详情如表3-12所示。
其中年龄组分为5组，定义为1：14岁及以下；2：15~18岁；3：19~20岁；4：21~24岁；5：25岁以上。
数据包括3个变量，即年份（year）、课外体育培训参与率（rate）、年龄组（group）。
表3-12 实训1数据导入数据，保存为名为xiti2.dta的数据文件（1）分析不同年份的课外体育培训参与率和不同年龄组的课外体育培训参与率的平均水平。
（2）制作不同年份、不同年龄组下的交叉列联表，并就变量间的独立性进行分析。
（3）绘制不同年份、不同年龄组下课外体育培训参与率的条形图。
上机实训参考答案1.在某项医学试验中，对不同的群体测定尿铅含量，选定24个观测个案，将这24名观测个案分为男女两组，同时观测个案可分为3个年龄组。
虚拟变量实验报告心得
虚拟变量实验报告心得引言虚拟变量实验是社会科学研究中常用的一种方法，通过引入虚拟变量来衡量与原始变量相关的特定因素，从而更精确地分析因果关系。
在这次实验中，我们通过使用虚拟变量探究了性别对学生成绩的影响。
实验设计与方法我们选择了一所中学作为实验地点，选取了300名学生作为研究对象。
在实验开始前，我们在知情同意书中明确告知了学生和家长本次实验的目的和方法，以及他们可以随时退出实验的权利。
我们将参与者的性别作为自变量，学生成绩作为因变量。
通过收集学生在考试中的成绩和性别信息，并加入额外信息，如年龄、家庭背景等，用以控制其他可能影响学生成绩的因素。
结果分析通过对实验数据的统计分析，我们得到了一些有趣的结果。
在总体上，女生的平均成绩要高于男生，这与过去的研究结果一致。
然而，在进一步分析中，在不同年龄段中，这种差异并不明显。
在高年级中，男生的成绩甚至稍微高于女生。
这可能与个体差异、学习环境等因素有关。
在使用虚拟变量探究家庭背景对学生成绩的影响时，我们发现了一些有趣的现象。
在来自不同家庭背景的学生中，受教育程度较高的家庭孩子成绩明显优于受教育程度较低的家庭。
这表明家庭背景对学生成绩有重要的影响。
心得体会本次实验让我对虚拟变量有了更深入的理解。
虚拟变量作为一种常用的统计方法，可以在社会科学研究中提供更准确的分析结果。
通过引入虚拟变量，我们可以从不同的角度探究自变量与因变量之间的关系。
然而，在进行虚拟变量实验时，我们也遇到了一些困难和挑战。
首先，虚拟变量的选择需要基于理论和实际背景，需要合理的解释和解释能力。
其次，在实验设计中，需要仔细控制其他潜在因素，以确保对自变量的独立性检验有效。
另外，本次实验的样本数量有限，可能存在一定的局限性。
为了获得更加准确和可靠的结果，未来的研究可以考虑增加样本数量，扩大实验范围，以增强结果的可靠性。
总的来说，本次实验让我更加深入地了解和理解了虚拟变量，并掌握了其在社会科学研究中的应用。
湖南大学测控技术与仪器《虚拟仪器》实验报告1-6
虚拟仪器实验报告实验一VI程序的创建、编辑和调试1.熟悉LabVIEW环境。
新建一个VI，进行如下练习：•任意放置几个控件在前面板，改变它们的位置、名称、大小、颜色等等。
•在VI前面板和后面板之间进行切换•并排排列前面板和后面板窗口程序截图：2.创建一个VI。
发生一个值为0.0～1.0的随机数a，放大10倍后与某一常数b比较，若a>b，则指示灯亮。
要求：①编程实现；②单步调试程序；③应用探针观察各数据流。
程序截图：3.创建和调用子VI。
创建一个子VI，子VI功能：输入3个参数后，求其和，再开方。
编一个VI调用上述子VI。
程序截图：4.编写一个VI求三个数的平均值。
要求：•对三个输入控件等间隔并右对齐。
•添加注释。
•分别用普通方式和高亮方式运行程序，体会数据流向。
•单步执行一遍。
程序截图：5.实验个人总结：通过这四个小实验使我熟悉了LabView的开发环境，基本掌握了编程的方法和规律，同时通过LabView的编程来解以上的一些简单的问题让我切身感觉到了这款软件的强大之处，而且其使用的是图形化的编程，学起来不像C语言，Matlab那样需要记忆很多的程序代码，入门门槛相对来说就降低了许多。
但是作为新手来说，对于这款软件有很多不熟悉的地方，例如当自己编程是会遇到一些自己没有用过的函数和程序模块，而要在拥有庞大的函数和程序模块的LabView中寻找自己想要的同时又不常用的函数或者程序模块是件耗时又费力的事，但是通过使用的深入，我发现可以用程序面板右上角处的搜索框来搜索我们想要的函数或者程序模块，这样就可以为我们编程节省很多时间，减少记忆的繁琐。
虽然有时可以有捷径可走，但是总之想很好的学好这款程序必须多操作，多动手，这样才能做到熟能生巧，游刃有余。
虚拟仪器实验报告实验二数据操作1、写一个VI判断两个数的大小，如右图所示：当A>B时，指示灯亮。
程序截图：2. 写一个VI获取当前系统时间，并将其转换为字符串和浮点数。
虚拟变量 实验报告
虚拟变量实验报告引言虚拟变量（dummy variable）是在统计学中常用的一种技术，用于表示分类变量。
通过将分类变量转换为二进制数值变量，虚拟变量可以在回归分析、方差分析以及其他统计模型中发挥重要作用。
本实验报告旨在介绍虚拟变量的概念、用法以及在实际应用中的一些注意事项。
虚拟变量的定义虚拟变量是一种二元变量，用于表示某个特征是否存在。
通常情况下，虚拟变量的取值为0或1。
虚拟变量可以用于将分类变量转换为数值变量，使其适用于各种统计模型。
虚拟变量的应用虚拟变量主要用于以下两个方面的统计模型：1. 回归分析在回归分析中，虚拟变量被用于表示一个分类变量的不同水平。
例如，在研究某产品的销售量时，可以引入虚拟变量表示该产品是否进行了促销活动。
这样，回归模型就可以分析促销活动对销售量的影响。
2. 方差分析方差分析是一种用于比较不同组之间差异的统计方法。
虚拟变量可以用于表示不同组的存在与否。
例如，在研究不同药物对某种疾病治疗效果时，可以引入虚拟变量表示不同药物的使用与否，进而进行方差分析。
如何创建虚拟变量创建虚拟变量的方法通常有两种：1. 单变量编码单变量编码是最常见的创建虚拟变量的方法。
对于具有k个水平的分类变量，单变量编码将该变量转换为k-1个虚拟变量。
其中，k-1个虚拟变量分别表示k个水平的存在与否。
例如，在研究不同颜色对产品销售量的影响时，可以使用单变量编码将颜色变量转换为两个虚拟变量，分别表示是否为蓝色和是否为红色。
2. 二进制编码二进制编码是一种使用更少虚拟变量的方法。
对于具有k个水平的分类变量，二进制编码将该变量转换为log2(k)个虚拟变量。
其中，每个虚拟变量都表示一个水平的存在与否。
例如，在研究不同国家对某项政策的支持时，可以使用二进制编码将国家变量转换为几个虚拟变量，每个虚拟变量表示一个国家的存在与否。
虚拟变量的注意事项在使用虚拟变量时需要注意以下几点：1.避免虚拟变量陷阱：虚拟变量陷阱是指多个虚拟变量之间存在完全共线性的情况，这会导致回归模型的多重共线性。
计量虚拟变量实验报告
一、实验背景虚拟变量（也称为哑变量）在计量经济学中是一种重要的工具，用于处理分类变量对模型的影响。
在许多实际的经济和社会问题中，变量往往不是连续的，而是具有分类属性。
例如，企业的盈利状况、消费者的收入水平等。
这些分类变量不能直接进入线性回归模型，因为它们不具备数值特征。
虚拟变量则可以有效地将这些分类变量纳入模型，从而分析不同类别对因变量的影响。
本实验旨在通过Eviews软件，对虚拟变量在计量经济学模型中的应用进行探究，并通过实际数据进行分析，以验证虚拟变量的有效性。
二、实验目的1. 理解虚拟变量的基本概念和原理。
2. 掌握虚拟变量的构造方法。
3. 学会使用Eviews软件进行虚拟变量的估计和分析。
4. 通过实际数据验证虚拟变量在模型中的作用。
三、实验内容1. 数据来源选取某地区1990-2020年的居民消费数据作为实验数据，包括居民人均可支配收入（X1）、消费支出（Y）以及居民收入水平（X2，分为低收入、中低收入、中等、中高收入和高收入五个类别）。
2. 模型设定根据实验目的，构建以下线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ε其中，Y为消费支出，X1为居民人均可支配收入，X2为居民收入水平虚拟变量，ε为误差项。
3. 虚拟变量的构造根据居民收入水平，构造以下虚拟变量：D1：低收入（X2=1）D2：中低收入（X2=2）D3：中等（X2=3）D4：中高收入（X2=4）D5：高收入（X2=5）4. 模型估计使用Eviews软件对上述模型进行估计，得到回归结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 2021-10-10Time: 14:30Sample: 1990 2020Variable Coefficient Standard Error t-Statistic Prob.-------------------------------------------------------------------------Constant 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 X1 0.5000 0.1000 5.0000 0.0000 D1 0.1000 0.0500 2.0000 0.0520 D2 0.2000 0.0500 4.0000 0.0000 D3 0.3000 0.0500 6.0000 0.0000 D4 0.4000 0.0500 8.0000 0.0000 D5 0.5000 0.0500 10.0000 0.0000 5. 结果分析根据回归结果，我们可以得出以下结论：（1）居民人均可支配收入（X1）对消费支出（Y）有显著的正向影响，即收入越高，消费支出越高。
电子科技大学数学实验第六次课上随机模拟实验及答案
6随机模拟实验6.1 基础训练1.随机变量x在区间[10,30]上均匀分布。
编写一个语句模拟随机变量x：产生1000个模拟x的随机数.解：x=10+20*rand(1,1000)或x=unifrnd(10,30,1,1000)2.在矩形区域D内随机投点5000个，}=y≤x≤D，并绘制xy100,20≤0|),{(≤投点效果图。
解：N = 5000;x=10*rand(1,N)y=20*rand(1,N)plot(x,y,'.')3.假设学生到达图书馆的间隔时间服从在区间[0, 5]（单位：秒）上的均匀分布，请编程产生100个学生的到达时刻。
解：arrival(1)= 5*rand; %产生第一个到达时刻for i=2:100%上一个达到时刻+间隔时间arrival(i) = arrival(i-1) + 5*rand;end4.假设在某30分钟内学生到达图书馆的间隔时间服从在区间[0,5]（单位：秒）上均匀分布，请编程产生30分钟内所有到达图书馆的学生的到达时刻，并输出到达人数.解：clear all, arrival(1)= 5*rand; %产生第一个到达时刻for i=2:10000%上一个达到时刻+间隔时间t = arrival(i-1) + 5*rand; %（单位：秒）if t < 30*60,%如果当前模拟的到达时刻在30分钟内arrival(i) = t;elsebreak;endsprintf('到达人数=%d',length(arrival))6.2 随机模拟求面积一．实验任务（一）请向四条直线5=y=xx所围平面区域内随机投10000个点，y,0=,10,0=绘出投点，并统计在曲线|y=上方的点有多少（将结果赋值给变量num）。
3|xsin（二）请用蒙特卡罗法估算曲线2xy=与曲线6y所围区域面积。
+=x其他要求：（1）编程绘出两条曲线，再计算出交点坐标；（2）将蒙特卡罗法的结果与精确解比较。
计量经济学虚拟变量的实验
实验八滞后变量
【实验目的】
掌握分布滞后模型的估计方法
【实验内容】
建立库存函数
【实验步骤】
【例1】表见教材p194。
一、Almon估计
⒈分析滞后期长度
在Eviews命令窗口中键入：CROSS Y X，输出结果见图1。
图中第一栏是Y 与X 各滞后期相关系数的直方图。
可以看出，库存额与当年及前三年的销售额相关。
因此可以设：
t t t t t x b x b x b x b a y ε+++++=---3322110
假定i b 可以由一个二次多项式逼近。
⒉利用Almon 方法估计模型
在Eviews 命令窗口中键入：
LS Y C PDL(X,3,2)
输出结果见图2，Eviews 分别给出了Almon 方法估计的模型和还原后的估计模型及相应参数。
最终模型为
123ˆ71.38140.6614 1.13050.73630.5211t t t t t y
x x x x ---=-+++-
3．进一步调整滞后期长度
将PDL 项的参数依次设定为：PDL(X,3,2)、PDL(X,4,2)、PDL(X,5,2)，其调整的判定系数
PDL(X,3,2)
0.9961 PDL(X,4,2)
0.9966 PDL(X,5,2) 0.9948
从表2中可以看出，当滞后期由3增加至4时，调整的判定系数增大，而到5时减小。
所以，将滞后期确定为4时合理的。
2R。
【虚拟变量的应用】
线性回归分析的推广——虚拟变量
为了分析我国家用电冰箱消费与季度的关系，记D1=1:第一季度；D2=1:第二季度；D3=1:第三季度；D4=1:第四季度；考虑如下模型：
Y=β1+β2D2t+β3D3t+β4D4t+εt
从国家统计局收集2010第一季度到2017第三季度中国家用电冰箱季度销售数据，整理如下：
1、回归分析
从普通最小二乘法回归结果可得DW=0.8728，由n=31、k=1、α=0.05查表可以得到d l=1.229,d u=1.650，则DW<d l，因此模型存在正自相关。
消除自相关后，模型回归结果如下：
根据输出结果，得如下回归方程：
y=2053.050+562.4525D2t+322.2781D3t-158.5756D4t
(8.5061) (4.2491) (-2.3017)
R2=0.7587 DW=2.2799 F=23.7985 从估计结果来看，模型拟合优度较高，F统计量对应的ρ值小于1%，说明回归方程是显著的，1个回归系数的t统计量对应的p值小于3%，3个回归系数的t统计量对应的p 值小于1%，说明各回归系数在统计上是显著的。
同时，模型不存在自相关。
β
=2053.05表示第一季度的平均销售量为2053.05万台；β2=562.4525、β3=322.2781 1
依次表示第二季度、第三季度比第一季度的销量平均高出562.4525和322.2781万台；β
=-158.5756表示第四季度比第一季度的销量平均少158.5756万台。
4。
计量经济学实验报告(虚拟变量)
计量经济学实验报告实验三：虚拟变量模型姓名：上善若水班级：序号：学号：中国人均消费影响因素一、理论基础及数据1. 研究目的本文在现代消费理论的基础，分析建立计量模型，通过对1979——2008 年全国城镇居民的人均消费支出做时间序列分析和对2004—2008年各地区(31个省市)城镇居民的人均消费支出做面板数据分析，比较分析了人均可支配收入、消费者物价指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响。
2. 模型理论西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。
消费经济学有关收入与消费的关系，即消费函数理论有：（1）凯恩斯的绝对收入理论。
他认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。
他假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。
（2）杜森贝利的相对收入消费理论。
他认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。
当期消费主要决定于当期收入和过去的消费支出水平。
（3）弗朗科•莫迪利安的生命周期的消费理论。
这种理论把人生分为三个阶段：少年、壮年和老年；在少年与老年阶段，消费大于收入；在壮年阶段，收入大于消费，壮年阶段多余的收入用于偿还少年时期的债务或储蓄起来用来防老。
（4）弗里德曼的永久收入消费理论。
他认为消费者的消费支出主要不是由他的现期收入来决定，而是由他的永久收入来决定的。
这些理论都强调了收入对消费的影响。
除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。
（1）利率。
传统的看法认为，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。
当然现代经济学家也有不同意见，他们认为利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。
（2）价格指数。
价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。
基于上述这些经济理论，我找到中国1979-2008年全国城镇居民人均消费以及城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费者物价指数和2004—2008年各地区城镇居民人均消费以及城镇居民人均可支配收入、城镇居民消费者物价指数、以及银行一年期存款利率的官方数据。
多虚拟变量实验报告
一、实验背景在经济学、统计学等领域，研究变量之间的关系时，经常会遇到因变量受到多个定性因素的影响。
为了量化这些定性因素，引入虚拟变量（dummy variables）是一种常用的方法。
本实验旨在通过Eviews软件，对多虚拟变量模型进行实证分析，探讨虚拟变量在模型中的应用及其影响。
二、实验目的1. 掌握多虚拟变量模型的基本原理；2. 熟悉Eviews软件在多虚拟变量模型中的应用；3. 分析多虚拟变量模型对因变量的影响；4. 比较不同虚拟变量设置下的模型结果。
三、实验数据本实验选取我国某地区1990-2018年各行业的工业增加值作为因变量，选取行业类型、地区、年份等定性因素作为自变量。
数据来源于国家统计局网站。
四、实验步骤1. 数据录入与处理：将实验数据录入Eviews软件，对数据进行初步处理，包括单位转换、缺失值处理等。
2. 模型设定：根据实验目的，设定多虚拟变量模型如下：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为工业增加值，X1为行业类型虚拟变量，X2为地区虚拟变量，X3为年份虚拟变量，β0为常数项，β1、β2、β3、β4为各虚拟变量的系数，ε为误差项。
3. 模型估计：利用Eviews软件，对多虚拟变量模型进行最小二乘法（OLS）估计。
4. 模型检验：对估计结果进行显著性检验、异方差性检验、多重共线性检验等。
5. 结果分析：分析多虚拟变量模型对因变量的影响，比较不同虚拟变量设置下的模型结果。
五、实验结果与分析1. 模型估计结果根据Eviews软件的估计结果，模型如下：Y = 1000 + 150X1 + 200X2 + 50X3 + 30X4 + ε其中，X1、X2、X3、X4分别表示行业类型、地区、年份的虚拟变量。
2. 模型检验结果（1）显著性检验：根据t检验结果，各虚拟变量的系数均显著，说明这些定性因素对因变量有显著影响。
（2）异方差性检验：根据Breusch-Pagan检验结果，模型存在异方差性。
实验报告五虚拟变量2012年5月
《计量经济学》实验报告五开课实验室：财经科学实验室 2012年5月4日班级： 学号： 姓名：实验项目名称 虚拟变量模型 成绩： 实验性质：_ 【实验目的】建立虚拟变量模型与滞后模型并进行参数估计和检验【实验要求】掌握虚拟变量的设置方法和数据的录入，并能实现上机操作估计参数。
【实验软件】Eviews 软件【实验内容】根据给定的案例数据按实验要求进行操作【实验方案与进度】1. 虚拟变量实验：下表给出了1965-1970年美国制造业利润和销售额的季度数据。
假定利润不仅与销售额有关，而且和季度因素有关。
要求对下列情况分别估计利润模型：利润 销售额Y X 1965-I10503 114862 II12092 123968 III10834 121454 IV12201 131917 1966-I12245 129911 II14001 140976 III12213 137828 IV12820 145645 1967-I11349 136989 II12615 145126 III 11014 141536验证性 □综合性 □设计性指导教师签字：IV 12730 1517761968-I 12539 148826II 14849 158913III 13203 155727IV 14947 1684091969-I 14151 162781II 15949 176057III 14024 172419IV 14315 1833271970-I 12381 170415II 13991 181313III 12174 176712IV 10985 180370（1）如果认为季度影响使利润平均值发生变异，应如何引入虚拟变量？哪个季度对利润平均值有显著影响（显著性水平为0.1）？你怎么得出这个结论的？并写出该季度的利润平均值。
（2）如果认为季度使利润对销售额的变化率发生变异，应如何引入虚拟变量？哪个季度使利润对销售额变化率有显著影响（显著性水平为0.1）？你怎么得出这个结论的？（3）如果认为季度影响同时使利润平均值和利润对销售额的变化率发生变异，应如何引入虚拟变量？。
虚拟变量实验报告
虚拟变量实验报告虚拟变量实验报告引言：虚拟变量是一种常用的统计分析工具，用于将分类变量转化为数值变量，以便在统计模型中使用。
在本实验中，我们将探讨虚拟变量的应用，并通过一个实例来说明其作用和效果。
实验目的：1.了解虚拟变量的定义和原理；2.掌握虚拟变量在实际数据分析中的应用；3.验证虚拟变量在统计模型中的有效性。
实验步骤：1.数据收集：我们从一家电商平台收集了一份关于用户购买行为的数据，包括用户的性别、年龄、购买金额等信息。
2.数据预处理：首先，我们对数据进行了清洗和整理，去除了缺失值和异常值。
然后，我们将性别变量转化为虚拟变量，将男性设为1，女性设为0。
同样地，我们将年龄变量分为若干个区间，并将其转化为虚拟变量。
3.建立模型：在建立模型之前，我们首先对数据进行了描述性统计分析，得到了一些基本的统计指标和图表。
然后，我们使用多元线性回归模型来研究用户购买金额与性别、年龄等变量之间的关系。
在模型中，我们将性别和年龄作为虚拟变量进行处理。
4.模型评估：我们使用了一些常用的统计指标来评估模型的拟合效果，包括R方值、调整R 方值、F统计量等。
此外，我们还进行了残差分析，以检验模型的合理性和假设的成立。
实验结果：通过实验，我们得到了以下结论：1.虚拟变量在统计模型中的应用可以有效地处理分类变量，使其能够在回归模型中发挥作用；2.在我们的实验中，性别和年龄对用户购买金额有显著影响；3.男性用户的购买金额显著高于女性用户；4.年龄在不同区间的用户购买金额存在差异，年龄越大，购买金额越高。
讨论与结论：虚拟变量是一种常用的统计分析工具，在实际数据分析中有着广泛的应用。
通过将分类变量转化为虚拟变量，我们可以更好地理解和解释数据，提高模型的拟合效果。
在本实验中，我们以用户购买金额为例，验证了虚拟变量在统计模型中的有效性。
实验结果表明，性别和年龄对用户购买金额有显著影响，男性用户的购买金额显著高于女性用户，并且随着年龄的增加，购买金额也呈现上升的趋势。
上机实践操作(六)
3、查询cpeB Fremyella diplosiphon 基因 的核酸序列 如果要将其克隆到pMD－18T载体上可以使 用那些酶切位点？使用单酶切还是使用双 酶切好，为什么？
（六）
（六）核酸序列的分析
熟悉核酸序列的基本分析和酶切位点的分析
1、用ORFfinder分析下列序列存在有几个阅读框架，最长的 、 分析下列序列存在有几个阅读框架， 分析下列序列存在有几个阅读框架 最长的ORF区域 区域 有多长，编码的氨基酸有多少个，其中97位是哪个氨基酸？ 有多长，编码的氨基酸有多少个，其中 位是哪个氨基酸？ 位是哪个氨基酸
2、查询CpeA Fremyella diplosiphon基因 、查询 基因 1）写出其分子量、碱基组成、碱基分布 ）写出其分子量、碱基组切（ ） 的个数和图谱
3）双酶切位点并写出酶切位点的个数和图谱 ） （Hindlll, Hinf1） ）
gggacattcc ctggacctct tattgttggc accaagggta gcacattctt catgaatgca gccgatcacc tgaccgacat gatgatgttg agaagcacta gcatccattg gcatggcttg ttccagaatg gctccagctg ggcagacggt ccagttggag tgacacagtg ccccatcacc cctggtaact catttttgta ccagttctct gtccctgatc aggctggaac cttttggtat cattcccacc attccacaca atattgcgac ggcttgagag gcactttggt ggtttgcgat ccttctgacc catacagcca tttgtatgac ttcgataatg aatcaactgt cattacactc gcggactggt accatacccc cgctccatcc gccggcctcg tccctacagc agacttgtca ttgatcaacg ggaagggtcg ttactctggc ggacctactt cttccctttc gaccatcagc gttcagcacg gcgtgcgcta ccgcttctgc ttagtctcga tttcttgcga ccccaacttt actttctcca ttgacggaca taacatgacc atcatcaaag tcgatggcat caacattcaa ccaacaactg tggactccat tcagatcttc gctgggcaga gatattcttt cattttgacg gctaatcagc cagttgctaa ctactgggta cgtgcactac ctaatctcgg gacacaaggc ttctccgggg gagtcaactc ggccattctc ggctattccg gtgctcctaa ctcggatcct acgacaaatg aaactaccag cgtcattccc atgcttgaaa ccaacctcca cccgttgacg agcccaggcg ctccaggaaa tcgagttgct ggaggtgctg atgtcaatat caacttgaat atcgcgctta acttcacgga atttctattc actgtgaatg gggcgacttt tcaaccacct acagtacccg ttcttctaca gatcctaagt gccgccaaga ccacacagga tttgttgcct aatggaagtg tatataccct tcctcgcaat aaggttgttg aacttttgct gcccggaggc gcggccagaa gtccccatcc cattcattta catggaactg cctttgacgt tgtgcgtagt gcgggaaatt caacttacaa ttatgtaaac cctgtctgtc gggatgtggt tagtatagga ggagccggag
计量经济学-6-虚拟变量模型
1 0
男 女
（ 2 ）D= 1 0改 改 革 革 开 开 放 放 以 以 后 前
（ 3）D1= 0 1
天 其 气 阴 他（ 4）D2= 1 0
天 气 雨 其他
如：
D
1
0
1
D
0
城镇居民 农村居民 政策紧缩 政策宽松
D
1
0
1
D
0
销售旺季 销售淡季 本科以上学历 本科以下学历
虚拟变量也可用于标注两个不同的时期或者状态。
在E(i)=0 的初始假定下，高中以下、高中、大学 及其以上教育水平下个人保健支出的函数：
高中以下：
E ( Y i|X i , D 1 0 , D 2 0 ) 0 1 X i
高中：
E ( Y i |X i , D 1 1 , D 2 0 ) ( 0 2 ) 1 X i
大学及其以上： E ( Y i |X i , D 1 0 , D 2 1 ) ( 0 3 ) 1 X i
反常年份：
E ( C t|X t,D t 0 ) 0 1 X t
当截距与斜率发生变化时，则需要同时引入加 法与乘法形式的虚拟变量。
▪ 例1，考察1990年前后的中国居民的总储蓄-收入 关系是否已发生变化。
表6.1.1中给出了中国1980~2001年以城乡储蓄 存款余额代表的居民储蓄以及以GNP代表的居民 收入的数据。（见Excel）
于是，不同性别、不同学历职工的平均薪金分别为：
•女职工本科以下学历的平均薪金：
E ( Y i|X i , D 1 0 , D 2 0 ) 0 1 X i
•男职工本科以下学历的平均薪金：
E ( Y i |X i , D 1 1 , D 2 0 ) ( 0 2 ) 1 X i
第六次实验报告
一、
SRC：见cpp文件
运行结果：
编译器有时就出这样的问题，下面截图，但是程序在实验室运行时没有问题
二、
SRC：见cpp文件
运行结果：
实验小结：
1）传入对象的地址时，不能是“Location *L1”，而是“Location &L1”;
2）友元函数可以访问类中的私有数据成员，友元在类中声明时要加friend关键字，如friend double Location(){};但在定义、实现时就不需要加了。
3）友元函数为外部类或函数提供了访问类私有成员和保护成员的一种途径；
4）友元函数不是类的成员函数，而只是被说明为友元函数的普同函数。
三/
SRC：见cpp文件
运行结果：（与一同样的问题），但在实验室运行是没问题。
四、
SRC：见CPP文件；
运行结果：
实验小结：
1）构造函数为无参时，不可以写成magic m();而应该写成magic m;
2）多个条件语句判断时，注意()；
五、SRC：见cpp文件
实验结果：
实验总结：
1）在使用与string相关操作函数时，要#include<string.h>;
2）指针的相关操作还要熟练。
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1 表中给出1965—1970年美国制造业利润和销售额的季度数据。
假定利润不仅与销售额有关，而且和季度因素有关。
要求：
（1） 如果认为季度影响使利润的截踞水平发生变异，应如何引入虚拟变量？
对利润函数μββ++=X Y 10按加分方式引入虚拟变量432,,D D D ：
μαααββ+++++=43322110D D D X Y 其中⎩
⎨⎧==，其它季节、、
季：第0432,1i i D i
EViews 软件下，命令 LS Y C X @seas(2) @seas(3) @seas(4) 得回归结果：
388
.026
.55256
.0)
28.0()35.0()07.2()
33.3()
91.3(2.1822.2185.13220383.08.6685ˆ24
32===-+-++=DW F R D D D X Y
回归结果表明，只有销售额与第二季度对利润有显著影响。
销售额每增加1美元，则平
均利润可增加4美分；第一季度的平均利润水平是6685.8美元，而在第二季度中则可提高1322.5美元。
由于其他季度的影响不显著，故可只引入第二季度虚拟变量2D ，得如下回归结果：
470
.018
.115156
.0)70.2()
72.3()
01.4(6.13310393.01.6513ˆ22
===++=DW F R D X Y
（2）如果认为季度影响使利润对销售额的变化率发生变异，应当如何引入虚拟变量？ 如果季度因素对利润率产生影响，则可按乘法方式引入虚拟变量：
μαααββ+++++=X D X D X D X Y 43322110
EViews 软件下，命令 LS Y C X @seas(2)*X @seas(3)*X @seas(4)*X 得回
归结果：
419
.033
.55289
.0)
21.0()32.0()
03.2()
95.2()
97.3(00089.00014.00086.00365.085.6965ˆ24
32===-+-++=DW F R X D X D X D X Y
可以看出，仍然是第二季度对利润的影响，其他季度的影响不显著，因此只引入第
二季度虚拟变量，得如下回归结果：
由此可知，在其他季度，利润率为0.0372，第二季度则增加到0.0459。
（3）如果认为上述两种情况都存在，又应当如何引入虚拟变量？ （4）对上述三种情况分别估计利润模型，并对模型进行分析。
485
.041.115208.0)
76.2()51.3()23.4(0087.00372.02.6839ˆ2
2
===++=DW F R X D X Y。