一元线性回归分析实验报告

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一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响实验报告

实验报告一、实验内容：利用一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响1、实验目的：掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验2、实验要求：（1）对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理；（2）对回归模型做出经济上的解释；（3）独立完成实验建模和实验报告二、实验报告：中国1978-2006年居民人均消费与经济水平之间的关系1、问题的提出合理的消费可以促进经济的增长，居民的消费在社会经济发展中具有重要的作用。

只有保证居民的消费水平，才能发挥消费对经济的促进作用。

居民的人均消费受很多因素的影响，比如人均国内生产总值，消费者物价指数等等。

如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，那么居民的消费也会增加。

在这次实验通过运用中国1978-2006年人均消费与人均GDP数据，研究人均消费和经济水平之间的关系。

2、指标选择此次实验选择1978-2006年的人均国内生产总值和居民人均消费，除此之外还有1978-2006年的消费者物价指数作为物价变动的剔除处理。

3、数据来源;实验课上提供的实验数据4、数据处理首先我们必须剔除价格的因素对人均消费和人均GDP的影响，这样才能保证各个时期数据的可行。

在这里我们用1980的CPI作为基期来调整数据。

同时将人均国内生产总值以及居民人均消费都调整成以1980年为基期的数据。

调整过后的人均消费和人均GDP如表人均GDP与人均消费的可比价数据（单位：元）5、数据分析调整后数据输入结果5.1 数据的初步浏览在每一实验前我们都应该对数据进行浏览，从直观的图形上检验是否存在变异数据，如果存在我们需要对它修正或者剔除，以防止它对我们实验结果的准确性产生不好的影响，导致实验结果的错误，影响实验的效果。

5.1.1 对人均消费的观察图2.1 人均消费的趋势从2.1图我们可以看出人均消费是平稳增长的，和现实的经济相符，不存在与经济意义相违背的数据，所以可以保证取得的人均消费的数据的质量是可以满足此次实验的要求。

一元线性回归预测实验报告

1、实验过程和结果记录：（1）实验数据（2）人均可支配收入与人均消费性支出散点图（3）数据分析步骤4、（5）最终实验结果2、人均可支配收入为12千元时的人均消费性支出和置信度为95%的预测区间计算步骤：（1）一元线性回归方程为Y=0.72717+0.6741420X（2）将0X =12带入样本回归方程可得0Y 的预测值=0.72717+0.674142*12=8.816874千元（3）0e S =千元结论：因此，当城镇居民家庭的人均可支配收入为12千元时，人均消费性支出地点预测为8.816874千元；置信度为95%的预测区间为（8.816874-1.96*0.0542千元,8.816874+1.96*0.0542千元）即（8.71千元,8.92千元）六、实验结果及分析1、实验结果：当城镇居民家庭的人均可支配收入为12千元时，人均消费性支出地点预测为8.816874千元；置信度为95%的预测区间为（8.816874-1.96*0.0542千元,8.816874+1.96*0.0542千元）即（8.71千元,8.92千元）2、实验分析（1）相关系数：相关系数R 实际上是判定系数的平方根，相关系数R 从另一个角度说明了回归直线的拟合优度。

|R|越接近1，表明回归直线对观测数据的拟合程度就越高。

R=0.999592，接近于1，所以人均可支配收入和人均消费支出相关程度高。

（2）判定系数：该指标测度了回归直线对观测数据的拟合程度。

若所有观测点，落在直线上，残差平方和RSS=0，则R^2=1，拟合是完全的；0≤R^2≦1。

R^2越接近1，表明回归平方和占总平方和的比例越大，回归直线与各观测点越接近，用X 的变化来解释Y 值的部分就越多，回归直线的拟合度就越好；反之，R^2越接近0，回归直线的拟合度就越差。

所以，判定系数R^2=0.999185，表示所观测到的我国城镇居民家庭人均消费支出的值与其均值的偏差平方和中有99.92%可以通过人均可支配收入来解释。

一元线性回归分析报告

实验报告金融系金融学专业级班实验人：实验地点：实验日期：实验题目：进行相应的分析，揭示某地区住宅建筑面积与建造单位成本间的关系实验目的：掌握最小二乘法的基本方法，熟练运用Eviews软件的一元线性回归的操作，并能够对结果进行相应的分析。

实验内容：实验采用了建筑地编号为1号至12号的数据，通过模型设计、估计参数、检验统计量、回归预测四个步骤对数据进行相关分析。

实验步骤：一、模型设定1.建立工作文件。

双击eviews，点击File/New/Workfile，在出现的对话框中选择数据频率，因为该例题中为截面数据，所以选择unstructured/undated，在observations中设定变量个数，这里输入12。

图12.输入数据。

在eviews 命令框中输入data X Y，回车出现group窗口数据编辑框，在对应的X,Y下输入数据，这里我们可以直接将excel中被蓝笔选中的部分用cirl+c复制，在窗口数据编辑框中1所对应的框中用cirl+v粘贴数据。

图23.作X与Y的相关图形。

为了初步分析建筑面积（X）与建造单位成本（Y）的关系，可以作以X为横坐标、以Y为纵坐标的散点图。

方法是同时选中工作文件中的对象X和Y，双击得X和Y的数据表，点View/Graph/scatter，在File lines中选择Regressions line/ok（其中Regressions line为趋势线）。

得到如图3所示的散点图。

图3 散点图从散点图可以看出建造单位成本随着建筑面积的增加而降低，近似于线性关系，为分析建造单位成本随建筑面积变动的数量规律性，可以考虑建立如下的简单线性回归模型：二、估计参数假定所建模型及其中的随机扰动项满足各项古典假定，可以用OLS法估计其参数。

Eviews软件估计参数的方法如下：在eviews命令框中键入LS Y C X，按回车，即出现回归结果。

Eviews的回归结果如图4所示。

图4 回归结果可用规范的形式将参数估计和检验结果写为：（19.2645）（4.8098）t=（95.7969）（-13.3443）0.9468 F=178.0715 n=12若要显示回归结果的图形，在equation框中，点击resids，即出现剩余项、实际值、拟合值的图形，如图5所示。

计量经济学实验报告一元线性回归模型实验

2013－2014第1学期计量经济学实验报告实验（一）：一元线性回归模型实验学号姓名：专业：国际经济与贸易选课班级：实验日期：2013年12月2日实验地点：K306实验名称：一元线性回归模型实验【教学目标】《计量经济学》是实践性很强的学科，各种模型的估计通过借助计算机能很方便地实现，上机实习操作是《计量经济学》教学过程重要环节。

目的是使学生们能够很好地将书本中的理论应用到实践中，提高学生动手能力，掌握专业计量经济学软件EViews的基本操作与应用。

利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。

【实验目的】使学生掌握1.Eviews基本操作：（1）数据的输入、编辑与序列生成；（2）散点图分析与描述统计分析；（3）数据文件的存贮、调用与转换。

2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测【实验内容】1.Eviews基本操作：（1）数据的输入、编辑与序列生成；（2）散点图分析与描述统计分析；（3）数据文件的存贮、调用与转换；2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。

实验内容以下面1、2题为例进行操作。

1、为了研究深圳地方预算中财政收入与国内生产总值关系，运用以下数据：(1)建立深圳的预算内财政收入对GDP的回归；(2)估计模型的参数，解释斜率系数的意义；(3)对回归结果进行检验；(4)若2002年的国内生产总值为3600亿元，试确定2002年财政收入的预测值和预α=)。

测区间(0.052、在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上，公布有美国各航空公司业绩的统计数据。

航班正点准时到达的正点率和此公司每10万名乘客中投诉1(1)做出上表数据的散点图(2)依据散点图，说明二变量之间存在什么关系？(3)描述投诉率是如何根据航班正点率变化，并求回归方程。

实验报告一元回归模型

图4
方差分析
由方差分析结果可知：
F F (1, n 2)
，拒绝零假设，y 与 x 存在线性关系，所求的线
多元计分析实验报告——刘晓丽
性回归方程有意义，故线性回归效果显著。回归模型的回归诊断可以通过残差图和 Q-Q 图实现。下图为残差图和 Q-Q 图。
图5
残差图和 Q-Q 图
ˆ1 , ˆ2 ,, ˆn 相互独立且等方差。由残差图可知：线性回归模型的假定成立，
Y 30477.01 33212 32055.99 32502.01 35450.01 38727.98 40731.02 37910.99 39150.99 40298.01 39408 40755 44624 43529.01 44265.79 45648.82 44510.09 46661.8 50453.5 49417.1 51229.5
实验目的：
学会利用 SAS 统计软件的“交互数据分析”窗口，建立一元回归模型，并通过决定系数和方差分析实现回归模型的显著性检验，通过残差图和残差的 Q-Q 图实现回归诊断。
实验过程与结果分析：
资料：已知我国粮食生产量 Y（万吨）、农业机械总动力 X（万千瓦）1978~1998 年的样本观测值见表一。
多元统计分析实验报告——刘晓丽
实验五
实验要求：
建立一元回归模型
选取一组有意义的数据 ( x1 , y1 ),( x2 , y2 ), ,( xn , yn ) ，说明 x 与 y 之间具有较强的相关性。利用 SAS 的“交互数据分析”建立回归方程，并进行如下说明： 1. 方程的显著性如何？哪些量能反映这一点？ 2. 方程的前提假设是否满足？如何判定？
表一
年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998

实验二-一元线性回归模型的估计、检验、预测和应用-学生实验报告

B. E(SLC | GDPS i ) 1 2GDPS i D. GDPS i ˆ1 ˆ2SLCi ei
（1）分别用最小二乘法估计以上三个回归模型的参数，保存实验结
果。（注：只需附上模型估计的结果即可，无需分析；模型如果常数项
不能通过检验，仍保留，本实验中不要求大家对模型进行修正。）
（请对得到的图表进行处理，“模型结果”部分不得超过本页）
7 / 20文档可自由编辑
Null Hypothesis: SLC does not Granger Cause GDPS GDPS does not Granger Cause SLC
Pairwise Granger Causality Tests Date: 03/30/16 Time: 17:09 Sample: 1978 2005 Lags: 3 Null Hypothesis: SLC does not Granger Cause GDPS GDPS does not Granger Cause SLC
Pairwise Granger Causality Tests Date: 03/30/16 Time: 17:06 Sample: 1978 2005 Lags: 3 Null Hypothesis: CS does not Granger Cause GDPS GDPS does not Granger Cause CS
Pairwise Granger Causality Tests Date: 03/30/16 Time: 17:10 Sample: 1978 2005 Lags: 5 Null Hypothesis: SLC does not Granger Cause GDPS GDPS does not Granger Cause SLC

《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型

《计量经济学》实验报告一元线性回归模型
三、实验步骤(简要写明实验步骤)
1、数据的输入、编辑
2、图形分析与描述统计分析
3、数据文件的存贮、调用
4、一元线性回归的过程
点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得
在上方输入ls y c x回车得到下图
在上图中view处点击view-中的actual,Fitted,Residual中的第一个得到回归残差
打开Resid中的view-descriptive statistics得到残差直方图
打开工作文件第二个中的structure将workfiels选中第一个,将右边改为16个
之后打开工作文件xy右键双击,open-as grope
在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图
在上方空白处输入ls y c s---之后点击proc 中的forcase 根据
公式)|(0^
0X Y Y E 得到2015估计量
四、实验结果及分析(将本问题的回归模型写出,并作出经济意义检。

一元线性回归分析研究实验报告

一元线性回归分析研究实验报告一元线性回归分析研究实验报告一、引言一元线性回归分析是一种基本的统计学方法，用于研究一个因变量和一个自变量之间的线性关系。

本实验旨在通过一元线性回归模型，探讨两个变量之间的关系，并对所得数据进行统计分析和解读。

二、实验目的本实验的主要目的是：1.学习和掌握一元线性回归分析的基本原理和方法；2.分析两个变量之间的线性关系；3.对所得数据进行统计推断，为后续研究提供参考。

三、实验原理一元线性回归分析是一种基于最小二乘法的统计方法，通过拟合一条直线来描述两个变量之间的线性关系。

该直线通过使实际数据点和拟合直线之间的残差平方和最小化来获得。

在数学模型中，假设因变量y和自变量x之间的关系可以用一条直线表示，即y = β0 + β1x + ε。

其中，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。

四、实验步骤1.数据收集：收集包含两个变量的数据集，确保数据的准确性和可靠性；2.数据预处理：对数据进行清洗、整理和标准化；3.绘制散点图：通过散点图观察两个变量之间的趋势和关系；4.模型建立：使用最小二乘法拟合一元线性回归模型，计算模型的参数；5.模型评估：通过统计指标（如R2、p值等）对模型进行评估；6.误差分析：分析误差项ε，了解模型的可靠性和预测能力；7.结果解释：根据统计指标和误差分析结果，对所得数据进行解释和解读。

五、实验结果假设我们收集到的数据集如下：经过数据预处理和散点图绘制，我们发现因变量y和自变量x之间存在明显的线性关系。

以下是使用最小二乘法拟合的回归模型：y = 1.2 + 0.8x模型的R2值为0.91，说明该模型能够解释因变量y的91%的变异。

此外，p 值小于0.05，说明我们可以在95%的置信水平下认为该模型是显著的。

误差项ε的方差为0.4，说明模型的预测误差为0.4。

这表明模型具有一定的可靠性和预测能力。

六、实验总结通过本实验，我们掌握了一元线性回归分析的基本原理和方法，并对两个变量之间的关系进行了探讨。

线性回归分析实验报告总结

QQPLOT;
RUN;
PROC GPLOT DATA=b;
PLOT RESIDUAL*PREDICTED RESIDUAL*x1 RESIDUAL*x2;
SYMBOL V=DOT I=NONE;
RUN;
PROC IML;
N=31;PI=1;
USE two_6;
READ ALL VAR{x1 x2 y} INTO M;
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Pr > F
Model 2 52294 26147 <.0001
Error12
Corrected Total14 53902
由表中的数据可知：SSE(F)=； =15-4=11，而从第（1）问可知SSE(R)=； =15-3=12；所以检验统计量观测值 =[（）/1]/[11]=
X=M[,2]#M[,3];
X2=M[,3];
Y=M[,1];
P=Y||X||X2;
CREATE RESOLVE VAR{Y X X2};
APPEND FROM P;
QUIT;
PROC REG DATA=RESOLVE;
MODEL Y=X X2;
RUN;
PROC PRINT;
RUN;（1）<表一>参数估计的sas输出结果为：
（5）对于给定的X1、X2的值为（X01，X02）=（220,2500），由回归方程 =++得到销售量Y的预测值为
从proc reg过程得到矩阵（XTX）-1为：
令X0=（220,2500）T，因为MSE=，利用sas系统中proc iml过程计算可得

实验报告

重庆交通大学学生实验报告实验课程名称预测与决策开课实验室管理学院实验室学院07 年级数学专业班一班学生姓名龙凯学号07450115开课时间2009 至2010 学年第 2 学期一元线性回归预测实验报告一、实验要求1、建立一元线性回归预测模型2、回归方程的四项基本的显著性检验3、D-W检验二、实验目的1、通过模型建立和求解的过程，加深对知识的理解。

2、独立自主的完成作业，加强思考和实践能力3、对预测模型的适应范围和用处有更多的了解三、实验题目某商品的需求量同当地农村的人均收入有关，试建立回归预测方程，预测下月人均收入为700元时的商品需求量。

1、输入形式x y350 45400 48450 51500 58550 62600 65630 69670 782、实验结果SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.983373 R Square 0.967022 Adjusted RSquare0.961526 标准误差 2.206747 观测值8 方差分析df SS MS F Significance F回归分析 1 856.7816856.7816175.94011.13E-05残差 6 29.21844.869733总计7 886Coefficients 标准误差t StatP-valueLower 95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept 9.022379 3.8846952.3225450.059242-0.4831318.52789-0.4831318.52789X Variable 1 0.097306 0.00733613.264241.13E-050.0793560.1152570.0793560.115257D-W检验x y yi e(i) e(i)*e(i) （e(i)-e(i-1)^2350 45 43.07724 1.92276 3.697006400 48 47.94224 0.05776 0.003336 3.478225450 51 52.80724 -1.80724 3.266116 3.478225500 58 57.67224 0.32776 0.107427 4.558225550 62 62.53724 -0.53724 0.288627 0.748225600 65 67.40224 -2.40224 5.770757 3.478225630 69 70.32124 -1.32124 1.745675 1.168561670 78 74.21324 3.78676 14.33955 26.09166∑e(t)^2=29.2185 ∑(e(t)-e(t-1))^2=43.00135 d=1.471717 3、结果分析根据回归分析结果得出预测方程：y=9.022+0.97x1、可决系数检验：r2=0.97,所以在y的变异中有97%是由x的变化引起的2、相关系数检验：r=0.98，查表得r>r0.05(6)=0.707∴x与y线性相关程度显著。

一元线性回归模型实验报告

⼀元线性回归模型实验报告⼭东轻⼯业学院实验报告成绩课程名称：计量经济学指导教师：刘海鹰实验⽇期： 2012年4⽉9⽇院（系）：商学院专业班级⾦融10-1 实验地点：机电楼B座5楼学⽣姓名：张⽂奇学号： 201008021029 同组⼈⽆实验项⽬名称：⼀元线性回归⽅程的预测⼀、实验⽬的和要求掌握利⽤ EViews 建⽴⼀元线性回归模型的⽅法，并且进⾏参数估计，对其结果进⾏相关分析以及未来形势的预测。

⼆、实验原理⼀元线性回归模型的建⽴与参数估计及点预测、EViews 软件三、主要仪器设备、试剂或材料计算机、EViews 软件四、实验⽅法与步骤1、启动Eviews5软件，建⽴新的workfile.在主菜单中选择【File】--【New】--【Workfile】,弹出Workfile Create对话框，在Workfile structure type中选择Dated-regular frequency，然后在Frequency 中选择annual，Start date中输⼊1980，End date中输⼊1998，点击OK按钮。

2、在主菜单上依次单击Quick→Empty Group。

3、建⽴⼀个空组，输⼊数据。

4、为每个时间序列取序列名。

单击数据表中的SER01，在数据组对话框中的命令窗⼝输⼊该序列名称Y，回车后Yes。

采⽤同样的步骤修改序列名X。

数据输⼊操作完成。

5、数据输⼊完毕，单击⼯作⽂件窗⼝⼯具条的Save或单击菜单兰的File Save将数据存⼊磁盘,⽂件名为张⽂奇。

6、在主菜单上选Quick菜单，单击Estimate Equation项，屏幕出现Equation Specification估计对话框，在Estimation Settings 中选OLS估计，即Least Squares，输⼊：Y C X（其中C为Eviews固定的截距项系数）。

然后OK，出现⽅程窗⼝。

Eviews的估计结果。

一元线性回归分析实验报告doc

一元线性回归分析实验报告.doc一、实验目的本实验旨在通过一元线性回归模型，探讨两个变量之间的关系，即一个变量是否随着另一个变量的变化而呈现线性变化。

通过实际数据进行分析，理解一元线性回归模型的应用及其局限性。

二、实验原理一元线性回归是一种基本的回归分析方法，用于研究两个连续变量之间的关系。

其基本假设是：因变量与自变量之间存在一种线性关系，即因变量的变化可以由自变量的变化来解释。

一元线性回归的数学模型可以表示为：Y = aX + b，其中Y是因变量，X是自变量，a是回归系数，b是截距。

三、实验步骤1.数据收集：收集包含两个变量的数据集，用于建立一元线性回归模型。

2.数据预处理：对数据进行清洗、整理和标准化，确保数据的质量和准确性。

3.绘制散点图：通过散点图观察因变量和自变量之间的关系，初步判断是否为线性关系。

4.建立模型：使用最小二乘法估计回归系数和截距，建立一元线性回归模型。

5.模型评估：通过统计指标（如R²、p值等）对模型进行评估，判断模型的拟合程度和显著性。

6.模型应用：根据实际问题和数据特征，对模型进行解释和应用。

四、实验结果与分析1.数据收集与预处理：我们收集了一个关于工资与工作经验的数据集，其中工资为因变量Y，工作经验为自变量X。

经过数据清洗和标准化处理，得到了50个样本点。

2.散点图绘制：绘制了工资与工作经验的散点图，发现样本点大致呈线性分布，说明工资随着工作经验的变化呈现出一种线性趋势。

3.模型建立：使用最小二乘法估计回归系数和截距，得到一元线性回归模型：Y = 50X + 2000。

其中，a=50表示工作经验每增加1年，工资平均增加50元；b=2000表示当工作经验为0时，工资为2000元。

4.模型评估：通过计算R²值和p值，对模型进行评估。

在本例中，R²值为0.85，说明模型对数据的拟合程度较高；p值为0.01，说明自变量对因变量的影响是显著的。

实验报告作业一元线性回归模型的估计

实验实训报告课程名称：计量经济学实验开课学期： 2012-2013学年第二学期开课系(部)：经济系开课实验(训)室：数量经济分析实验室学生姓名：汪翠专业班级： 10级证券二班学号： 20093210516 重庆工商大学融智学院教务处制实验题目实验概述【实验(训)目的及要求】目的：熟悉EViews软件基本功能；掌握一元线性回归模型的估计、检验。

要求：熟悉EViews软件基本使用功能；掌握描述统计和一元线性回归分析基本内容。

【实验(训)原理】当一元线性回归模型在满足线性模型古典假设的前提下，最小二乘估计结果具有线性性、无偏性、有效性等性质，在此基础上对估计所得的模型进行经济意义检验及统计检验(可决系数检验、参数显著性检验)。

实验内容【实验(训)方案设计】（一）要求完成的实验内容1、创建工作文件和导入数据；2、完成变量的描述性统计；3、作一元线性回归估计；4、统计检验；（二）具体操作程序1、Eviews软件基本使用功能（1）启动软件包（2）创建工作文件和导入数据（3）输入和编辑数据（4）由组的观察查看组内序列的数据特征（5）保存研究成果（工作文件）2、一元回归模型的参数估计和统计检验（1）加载工作文件，或录入数据（2）选择方程：选择方程估计方法，选择回归分析的样本范围（3）线性回归估计（4）统计检验：可决系数分析；参数显著性分析；【实验(训)过程】（实验(训)步骤、记录、数据、分析）1、根据实验数据的相关信息建立Workfile；在菜单中依次点击File\New\Workfile,在出现的对话框“Workfile range”中选择数据频率。

因为本例分析中国2007各地区税收Y对国内生产总值GDP的影响。

因此，在数据频率选项中选择“Unstructured/Undated”选项。

在“observations”输入“31”。

2、导入数据；在菜单栏中选择“Quick\Empty Group”,将Y及X的数据从Excel导入，并将这两个序列的名称分别改为“Y”、“GDP 或者在EViews命令窗口中直接输入“data Y GDP弹出的编辑框中将这两个变量的时间数列数据从Excel中复制过来。

线性回归分析实验报告

实验一：线性回归分析实验目的：通过本次试验掌握回归分析的基本思想和基本方法，理解最小二乘法的计算步骤，理解模型的设定T检验，并能够根据检验结果对模型的合理性进行判断，进而改进模型。

理解残差分析的意义和重要性，会对模型的回归残差进行正态型和独立性检验，从而能够判断模型是否符合回归分析的基本假设。

实验内容：用线性回归分析建立以高血压作为被解释变量，其他变量作为解释变量的线性回归模型。

分析高血压与其他变量之间的关系。

实验步骤：1、选择File | Open | Data 命令，打开gaoxueya.sav图1-1 数据集gaoxueya 的部分数据2、选择Analyze | Regression | Linear…命令，弹出Linear Regression (线性回归) 对话框，如图1-2所示。

将左侧的血压（y）选入右侧上方的Dependent(因变量) 框中，作为被解释变量。

再分别把年龄（x1）、体重（x2）、吸烟指数（x3）选入Independent （自变量）框中，作为解释变量。

在Method（方法）下拉菜单中，指定自变量进入分析的方法。

图1-2 线性回归分析对话框3、单击Statistics按钮，弹出Linear Regression : Statistics（线性回归分析：统计量）对话框，如图1-3所示。

1-3线性回归分析统计量对话框4、单击 Continue 回到线性回归分析对话框。

单击Plots ，打开Linear Regression:Plots （线性回归分析：图形）对话框，如图1-4所示。

完成如下操作。

图1-4 线性回归分析：图形对话框5、单击Continue ，回到线性回归分析对话框，单击Save按钮，打开Linear Regression；Save 对话框，如图1-5所示。

完成如图操作。

图1-5 线性回归分析：保存对话框6、单击Continue ，回到线性回归分析对话框，单击Options 按钮，打开Linear Regression ；Options 对话框，如图1-6所示。

一元线性回归实验报告

实验一一元线性回归一实验目的：掌握一元线性回归的估计与应用，熟悉EViews的基本操作。

二实验要求：应用教材P61第12题做一元线性回归分析并做预测。

三实验原理：普通最小二乘法。

四预备知识：最小二乘法的原理、t检验、拟合优度检验、点预测和区间预测。

五实验内容：第2章练习12下表是中国2007年各地区税收Y和国内生产总值GDP的统计资料。

单位：亿元(1)作出散点图，建立税收随国内生产总值GDP变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；(2)对所建立的回归方程进行检验；(3)若2008年某地区国内生产总值为8500亿元，求该地区税收收入的预测值及预测区间。

六实验步骤1.建立工作文件并录入数据：(1)双击桌面快速启动图标，启动Microsoft Office Excel, 如图1，将题目的数据输入到excel表格中并保存。

(2)双击桌面快速启动图标，启动EViews6程序。

(3)点击File/New/ Workfile…，弹出Workfile Create对话框。

在WorkfileCreate对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructured/Undated 选项，在右侧Data Range中填入样本个数31.在右下方输入Workfile的名称P53.如图2所示。

图 1 图 2(4)下面录入数据，点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel...选中第(1)步保存的excel表格，弹出Excel Spreadsheet Import对话框，在Upper-left data cell栏输入数据的起始单元格B2，在Excel 5+sheet name栏中输入数据所在的工作表sheet1，在Names for series or Number if named in file栏中输入变量名Y GDP，如图3所示，点击OK，得到如图4所示界面。

实验一元线性回归分析

实验一元线性回归分析一、问题考察温度对产量的影响，测得下列10组数据：二、要求（1）试画出这10对观测值的散点图。

（2）求Y 和X 的相关系数，并判断X 、Y 是否存在线性相关性。

（3）用最小二乘法求出Y 对x 的线性回归方程。

（4）求出回归的标准误差与回归拟合系数2R .（5）对回归方程做显著性检验。

（6）画出回归残差图并做相应分析。

（7）若温度为62C，则产量为多少，并给出置信水平为95％的预测区间。

三、目的和意义学会使用R 软件来做回归分析问题。

四、实验步骤1. 绘制x 与y 的散点图，初步确定回归方程，输入下列程序：> X<-matrix(c(20,13.2,25,15.1,30,16.4,35,17.1,40,17.9,45,18.7,50,19.6,55,21.2,60,22.5,65,24.3),ncol=2,byrow=T,dimnames=list(1:10,c("x","y"))) > forbes<-as.data.frame(X)> plot(forbes$x,forbes$y)图表 1从窗口中可以观察到，x与y大致成线性关系，假设其为;2.做回归分析，输入下列程序：> lm.sol<-lm(y~x,data=forbes)> summary(lm.sol)得到Call:lm(formula = y ~ x, data = forbes)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-0.67273 -0.33333 -0.07273 0.34545 0.68182Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 9.12121 0.47708 19.12 5.8e-08 ***x 0.22303 0.01063 20.97 2.8e-08 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘’ 1Residual standard error: 0.483 on 8 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.9821, Adjusted R-squared: 0.9799F-statistic: 439.8 on 1 and 8 DF, p-value: 2.805e-08有以上计算结果得：对应两个系数的P-值均小于5.8是非常显著的，关于方程的检验，残差的标准差，相关系数的平方,关于F 分布的P-值为2.805，也是非常显著的。

科学实验报告范文

科学实验报告范文实验报告是把实验的目的、方法、过程、结果等记录下来，经过整理，写成的书面汇报。

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第1篇:一元线性回归模型实验报告一、实验内容：利用一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响1、实验目的：掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验2、实验要求：(1)对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理;(2)对回归模型做出经济上的解释;(3)独立完成实验建模和实验报告。

二、实验报告----中国年人均消费与经济水平之间的关系1、问题的提出居民的消费在社会经济发展中具有重要的作用，合理适度的消费可以有利的促进经济的平稳健康的增长。

要充分发挥消费对经济的拉动作用，关键问题是如何保证居民的消费水平。

根据宏观经济学理论，一国的GDP扣除掉折旧和税收就是居民的可支配的收入了，而居民的收入主要用于两个方面：一是储蓄，二是消费。

如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，这样居民用于消费的应该也会增加。

本次实验通过运用中国年人均消费与经济水平(用人均GDP这个指标来表示)数据，建立模型研究人均消费和经济水平之间的关系。

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。

该理论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。

并且进一步假定，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。

该理论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。

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。

一般情况下，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。

但在现实中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。

一元回归分析实验报告

实验报告实验目的：1. 构建一元及多元回归模型，并作出估计2. 熟练掌握假设检验3. 对构建的模型进行回归预测实验内容：对1970―― 1982年某国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率进行分析, 根据下表（表一）提供的数据进行模型设定，假设检验及回归预测。

年份Y X2 X31970 5.92 4.90 4.781971 4.30 5.90 3.841972 3.30 5.60 3.311973 6.23 4.90 3.441974 10.97 5.60 6.841975 9.14 8.50 9.471976 5.77 7.70 6.511977 6.45 7.10 5.921978 7.60 6.10 6.081979 11.47 5.80 8.091980 13.46 7.10 10.011981 10.24 7.60 10.811982 5.99 9.70 8.00实验步骤：1.模型设定：为分析实际通货膨胀率（丫）分别和失业率（X2 ）、预期通货膨胀率（X3）之间的关系，作出如下图所示的散点图。

141210Y 86424 5 6 7 8 9 10X2冬二141210丫 86423456789 10 11X3从上示散点图可以看出实际通货膨胀率（丫）分别和失业率（X2）不呈线性关系，与预期通货膨胀率（X3）大体呈现为线性关系，为分析实际通货膨胀率（丫）分别和失业率（X2 ）、预期通货膨胀率（X3 ）之间的数量关系，可以建立单线性回归模型和多元线性回归模型：丫= 3「2X 3 K丫二乙2X3 3X2 」22 •估计参数在Eviews命令框中输入“ Is y c x2”，按回车，对所给数据做简单的一元线性回归分析。

分析结果见表二。

表二Depe ndent Variable: 丫Method: Least SquaresDate: 10/09/11 Time: 17:23Sample: 1970 1982In eluded observati ons: 13Variable Coeffieie nt Std. Error t-Statistie Prob.C 1.323831 1.626284 0.814022 0.4329X3 0.960163 0.228633 4.199588 0.0015R-squared 0.615875 Mean depe ndent var 7.756923Adjusted R-squared 0.580955 S.D. dependent var 3.041892S.E. of regressi on 1.969129 Akaike info eriteri on 4.333698Sum squared resid 42.65216 Schwarz eriteri on 4.420613Log likelihood -26.16904 F-statistie 17.63654Durb in -Watson stat 1.282331 Prob（F-statistie）0.001487由回归分析结果可估计出参数-1「2A即丫二1.323831 0.960163 X3（1.626284）（0.228633）t = 0.8 1 4 0 2 2 4 .1995882R = 0.615875 F=17.63654 n=13剩余项、实际值、拟合值的图形多元回归分析结果Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/09/11 Time: 17:29Sample: 1970 1982In cluded observati ons: 13Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C 7.105975 1.618555 4.390321 0.0014X2 -1.393115 0.310050 -4.493196 0.0012X3 1.480674 0.180185 8.217506 0.0000R-squared 0.872759 Mean depe ndent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.847311 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regressi on 1.188632 Akaike info criteri on 3.382658Sum squared resid 14.12846 Schwarz criteri on 3.513031Log likelihood -18.98728 F-statistic 34.29559 Durb in -Watson stat 2.254851 Prob(F-statistic) 0.000033AAA由回归结果可以估计出「，2，3A加 Y 二 7.105975 1.480674即t 二 4.390321 8.217506 -4.493196R 2二 0.872759R 2=0.847311剩余项、实际值、拟合值的图形拟合优度的度量：由表二和表三可知，一元回归分析的可绝系数为 0.615875，元回归分析的可绝系数为 0.872759，因为多元回归模型的可绝系数大于一元回归模型的可绝系数，所以多元回归模型拟合的比一元回归模型要好。