一元回归分析实验报告
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。
一元线性回归实验报告
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
spass回归分析实验报告
上,看哪种模型拟合效果更好从拟合优度(Rsq 即R2)来看，QUA，CUB,POW 效果较好（因为其Rsq 值较大),于是就选QUA,CUB,POW来进行。
重新进行上面的过程，只选以上三种模型。
3、实验结果：Model Summary and Parameter EstimatesDependent Variable:远视率EquationModel Summary Parameter EstimatesRSquare F df1 df2 Sig。
Constant b1 b2 b3Linear。
674 22。
7101 11 .001 74.006—4。
768Logarith mic .793 42.251 1 11 。
000 156。
773-57.574Inverse。
883 83.244 1 11 。
000 -40。
567 615.321Quadrati c .94382。
1142 10 .000 192.085-26.567。
908Cubic.959 69。
5383 9 .000 290.851—54。
7173.398 —。
069Compound。
794 42.445 1 11 .000 308。
120 .731Power.861 68.413 1 11 .000 49462.724—3。
638S .877 78.119 1 11 .000 -1。
502 37.175Growth.794 42。
4451 11 。
000 5。
730 —。
314Exponen tial .79442。
4451 11 。
000 308.120 -.314Logistic 。
794 42.445 1 11 。
000 .003 1。
369The independent variable is 年龄.分析:可以用Cubic拟合曲线图的拟合效果最好.第四题：棉花单株在不同时期的成铃数(y）与初花后天数（x）存在非线性的关系,假设这一非线性关系可用Gompertz模型表示：y=b1*exp(-b2＊exp（—b3＊x）)。
SPSS回归分析实验报告
中国计量学院现代科技学院实验报告实验课程：应用统计学实验名称：回归分析班级：学号：姓名：实验日期： 2012.05.23 实验成绩：指导教师签名：一．实验目的一元线性回归简单地说是涉及一个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。
本实验要求掌握一元线性回归的求解和多元线性回归理论与方法。
二．实验环境中国计量学院现代科技学院机房310三．实验步骤与内容1打开应用统计学实验指导书，新建excel表地区供水管道长度（公里）全年供水总量（万平方米）北京15896 128823 天津6822 64537 河北10771.2 160132 山西5669.3 77525 内蒙古5635.5 59276 辽宁21999 280510 吉林6384.9 159570 黑龙江9065.9 153387 上海22098.8 308309 江苏36632.4 380395 浙江24126.9 235535 安徽7389.4 204128 福建6270.4 118512 江西5094.7 143240 山东26073.9 259782 河南11405.6 185092 湖北15668.6 257787 湖南9341.8 262691 广东35728.8 568949 广西6923.1 134412 海南1726.7 20241 重庆6082.7 71077 四川12251.3 165632 贵州3275.3 45198 云南5208.5 52742 西藏364.9 5363陕西4270 73580甘肃5010 62127青海893 14390宁夏1538.2 22921新疆3670.2 766852．打开SPSS，将数据导入3．打开分析，选择回归分析再选择线性因变量选全年供水总量，自变量选供水管道长度统计里回归系数选估计，再选择模型拟合按继续再按确定会出来分析的结果对以上结果进行分析：（1）回归方程为：y=28484.712+11.610X（X是自变量供水管道长度，Y是因变量全年供水总量）（2）检验1）拟合效果检验根据表2可知，R2=0.819，即拟合效果好，线性成立。
一元回归及检验实验报告
竭诚为您提供优质文档/双击可除一元回归及检验实验报告篇一：一元线性回归模型的参数估计实验报告山西大学实验报告实验报告题目：计量经济学实验报告学院：专业：课程名称：计量经济学学号：学生姓名：教师名称：崔海燕上课时间：一、实验目的：掌握一元线性回归模型的参数估计方法以及对模型的检验和预测的方法。
二、实验原理：1、运用普通最小二乘法进行参数估计；2、对模型进行拟合优度的检验；3、对变量进行显著性检验；4、通过模型对数据进行预测。
三、实验步骤：（一）建立模型1、新建工作文件并保存打开eviews软件，在主菜单栏点击File\new\workfile，输入startdate1978和enddate20XX并点击确认，点击save 键，输入文件名进行保存。
2输入并编辑数据在主菜单栏点击Quick键，选择empty\group新建空数据栏，先输入被解释变量名称y，表示中国居民总量消费，后输入解释变量x，表示可支配收入，最后对应各年分别输入数据。
点击name键进行命名，选择默认名称group01,保存文件。
得到中国居民总量消费支出与收入资料：xY年份19786678.83806.719797551.64273.219807944.24605.5198 184385063.919829235.25482.4198310074.65983.21984115 656745.7198511601.77729.2198613036.58210.9198714627 .788401988157949560.5198915035.59085.5199016525.994 50.9199118939.610375.8199222056.511815.3199325897.3 13004.7199428783.413944.2199531175.415467.919963385 3.717092.5199735956.218080.6199838140.919364.119994 027720989.3200042964.622863.920XX20XX20XX20XX20XX20XX46385.45127457408.164623.17 4580.485623.124370.126243.22803530306.233214.436811 .2注：y表示中国居民总量消费x表示可支配收入3、画散点图，判断被解释变量与解释变量之间是否为线性关系在主菜单栏点击Quick\graph出现对话框，输入“xy”，点击确定。
实验报告四.spss一元线性相关回归分析预测
实验报告四.spss一元线性相关回归分析预测
本实验使用spss 17.0软件，针对50个被试者，使用一元线性相关回归分析预测变
量X和Y的关系。
一、实验目的
通过一元线性相关回归分析，预测50个被试者的被试变量X（会计实操次数）和被试变量Y（综合评价分）之间的关系，来检验变量X是否能够预测变量Y的值。
二、实验流程
（2）数据收集：通过收集50个被试者的实际实操次数与综合评价分，建立反映这两
者之间关系的一元线性回归方程。
（3）数据分析：通过SPSS软件的一元线性相关回归分析预测变量X和Y的关系，使
用R方值进行检验研究结果的显著性。
以分析变量X对于变量Y的影响程度。
三、实验结果及分析
1.回归分析结果如下所示：变量X的系数b = 0.6755，t = 7.561，p = 0.000，说
明变量X和被试变量Y之间存在着显著的相关关系；R方值为0.941，说明变量X可以较
好地预测变量Y。
2.可以得出一元线性回归方程为：Y=0.67×X+5.293，其中，b为系数，X是自变量，Y是因变量。
四、结论
（1）50个被试者实际实操次数与综合评价分之间存在着显著的相关性；
（2）变量X可以较好地预测变量Y，R方值较高；。
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。
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y3.51.04.02.01.03.04.51.53.05.01. 画散点图。
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0β∧与1β∧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1β∧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01000x =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=2SSEn 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：0β∧的预测区间为[-0.701,0.937], 1β∧的预测区间为[0.003,0.005].0β∧的置信区间包含0，表示0β∧不拒绝为0的原假设。
相关分析实验报告
相关与回归分析实验报告一、实验目的：学会根据一组数据，来分析其相关性，根据其相关性的分析，再进行回归分析。
学会运用EXCEL中的数据分析软件，并对数据进行回归分析。
得出一元线性回归方程，并对其检验评价。
二、实验环境实验地点：实训楼计算机实验中心五楼实验室3试验时间：第十二周周二实验软件：Microsoft Excel 2003三、实验原理：变量之间的相关关系需要用相关分析法来进行识别和判断。
相关分析，就是借助于图形或若干分析指标对变量之间的依存关系的密切程度进行测定的过程。
相关关系通常通过散点图、相关系数进行识别。
一元线性回归（linear regression）是描述两个变量之间相互联系的最简单的回归模型(regression model).通过一元线性回归模型的建立过程，我们可以了解回归分析方法的基本统计思想以及它在经济问题研究中的应用原理。
四、实验内容1 相关分析：（选择的变量是什么？然后开始进行相关分析）以绝对数(元)为自变量x，指数 (1978=100)为因变量y。
图1.1 （1）散点图图1.2图1.3（2）相关系数的计算在标题栏里找到：工具→数据分析→相关系数→导入数据→输出结果由图表可知相关系数r=0.9893，由散点图的分布以及相关系数的结果可推测，x 与y相关系数很高，且成一元线性回归，故继续对以上两个变量进行回归分析所以相关系数R=0.9893，为高度正线性相关。
2 回归分析：现对变量进行回归分析，工具→数据分析→回归，即可得到下图图1.4图1.5点击确定，即可得到以下结果。
图1.6（继续对上面两个变量进行回归分析）（1）三个表格输出：可以输出几个重要的量：R square，Syx，F，2个系数coefficientsR square=0.9893S yx =δ^=2^^102---∑∑∑n xy y y ββ=461.3088F=1853.55（2）回归方程：回归方程为y ＾＾=β0+β1X,β1=∑∑∑∑∑--2)(2xi xi n yi xi xiyi n =0.045β0 =y -β1x =114.7285091所以回归方程y=114.7285091+0.045x（3）方程的评价：在数据中，F=1853.55，sig F<0.0001说明回归方程整体显著性差，b 的t 统计量t= 21.66，回归方程比较合理。
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。
一元线性回归模型的参数估计实验报告
一元线性回归模型的参数估计实验报告一、实验目的通过实验了解一元线性回归模型，理解线性回归模型的原理，掌握回归系数的计算方法和用途，并运用Excel对一组数据进行一元线性回归分析，并解释拟合结果。
二、实验原理1.一元线性回归模型一元线性回归模型是指只有一个自变量和一个因变量之间存在线性关系，数学为：`Y = β0 + β1X + ε`其中，Y表示因变量的数值，X表示自变量的数值，β0和β1分别是系数，ε表示误差项。
系数是待求的，误差项是不可观测和无法准确计算的。
2.回归系数的计算方法回归系数通常使用最小二乘法进行计算，最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的方法。
具体计算方法如下：（1）计算X的平均值和Y的平均值；（2）计算X和Y的样本标准差；（3）计算X和Y的协方差以及相关系数；（4）计算回归系数β1和截距β0；三、实验步骤1.导入实验数据将实验数据导入Excel，并进行清理。
2.绘制散点图在Excel中绘制散点图，判断是否存在线性关系。
3.计算相关系数通过Excel的相关系数函数计算出X和Y的相关系数。
通过Excel的回归分析函数计算出回归方程。
5.分析结果分析回归方程的拟合程度以及回归系数的意义。
四、实验结果1.数据准备通过Excel的回归分析函数，计算出回归系数为β0=1.1145，β1=2.5085，回归方程为`Y=1.1145+2.5085X`，如下图所示：（1）拟合程度：相关系数为0.870492，说明自变量和因变量之间存在一定的线性关系，回归方程的拟合程度较好。
（2）回归系数的意义：截距为1.1145，表示当自变量为0时，因变量的值为1.1145；回归系数为2.5085，表示自变量增加1个单位，因变量会增加2.5085个单位。
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。
回归分析实验报告模板及范例
填写说明1、填写实验报告须字迹工整,使用黑色钢笔或签字笔填写。
2、课程编号和课程名称必须和教务系统中保持一致，实验项目名称填写须完整规范，不能省略或使用简称。
3、每个实验项目应填写一份实验报告。
如同一个实验项目分多次进行，可在实验报告中写明。
实验目录及成绩登记说明：实验项目顺序和名称由学生填写，必须前后保持一致；实验成绩以百分制计，由实验指导教师填写并签名；实验报告部分最终成绩为所有实验项目成绩的平均值。
实验报告实验日期： 2020 年 4 月 15日星期三4.点击“分析”——“相关”——“双变量”，弹出双变量相关性对话框，如下图2所示，选中IQ、语文成绩和数学成绩作为我们研究的变量；因为变量都是等距变量，选中系统默认的”皮尔逊（N）”这一相关系数，选中系统默认的“双侧检验（T）”；勾选”标记显著性相关（F）”以便于在导出的结果中将具有统计学意义的数据标记出来。
表25.在双变量相关性对话框中，点击“选项”，弹出对话框，如下图3所示，选中“平均值和标准差（M）、叉积偏差和协方差（C）”就可以在输出的数据中，显示上述三个变量的这两种的统计情况；在缺失值中，勾选系统默认的“成对排除个案（P）”，这样在我们分析过程中，遇到缺失值，就会成对排除在数据之外。
表36.点击“确定”,自动导出数据CORRELATIONS/VARIABLES=IQ 语文成绩数学成绩/PRINT=TWOTAIL NOSIG/STATISTICS DESCRIPTIVES XPROD/MISSING=PAIRWISE.相关性（1）描述性统计量表，如下表a；（2）相关性表，如下表b。
（二）第六章第四题——简单线性回归分析1、课程了解学习回归分析则是研究分析某一变量受别的变量影响的分析方法，它以被影响变量为因变量，以影响变量为自变量，研究因变量与自变量之间的因果关系，SPSS的简单线性回归分析也称一元线性回归分析，是最简单也是最基本。
简单线性回归分析的特色是只涉及一个自变量，它主要用来处理一个因变量与一个自变量之间的线性关系，建立变量之间的线性模型并根据模型做评价和预测。
权威整理,经济学模拟实验报告(6篇)
权威整理，经济学模拟实验报告(6篇)一、试验内容：利用一元线性回归模型讨论我国经济水平对消费的影响1、试验目的：把握一元线性回归方程的建立和根本的经济检验和统计检验2、试验要求：（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）独立完成试验建模和试验报告。
二、试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进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安康的增长。
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。
依据宏观经济学理论，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。
假如人均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当也会增加。
本次试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，建立模型讨论人均消费和经济水平之间的关系。
一、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）凯恩斯的肯定收入理论。
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肯定量。
（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四周消费水准来打算消费，从而消费是相对的打算的。
这些理论都强调了收入对消费的影响。
二、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。
一般状况下，提高利率会刺激储蓄，从而削减消费。
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，详细问题详细分析。
（2）价格指数。
价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而转变消费。
（3）生活环境，生活理念。
有些人受传统消费观念的影响，对现在流行的超前消费很不赞同，习惯于把钱存入银行，这样势必会影响一个地区的消费水平。
(2023)一元线性回归分析研究实验报告(一)
(2023)一元线性回归分析研究实验报告(一)分析2023年一元线性回归实验报告实验背景本次实验旨在通过对一定时间范围内的数据进行采集，并运用一元线性回归方法进行分析，探究不同自变量对因变量的影响，从而预测2023年的因变量数值。
本实验中选取了X自变量及Y因变量作为研究对象。
数据采集本次实验数据采集范围为5年，采集时间从2018年至2023年底。
数据来源主要分为两种：1.对外部行业数据进行采集，如销售额、市场份额等；2.对内部企业数据进行收集，如研发数量、员工薪资等。
在数据采集的过程中，需要通过多种手段确保数据的准确性与完整性，如数据自动化处理、数据清洗及校验、数据分类与整理等。
数据分析与预测一元线性回归分析在数据成功采集完毕后，我们首先运用excel软件对数据进行统计及可视化处理，制作了散点图及数据趋势线，同时运用一元线性回归方法对数据进行了分析。
结果表明X自变量与Y因变量之间存在一定的线性关系，回归结果较为良好。
预测模型建立通过把数据拆分为训练集和测试集进行建模，本次实验共建立了三个模型，其中模型选用了不同的自变量。
经过多轮模型优化和选择，选定最终的预测模型为xxx。
预测结果表明，该模型能够对2023年的Y因变量进行较为准确的预测。
实验结论通过本次实验，我们对一元线性回归方法进行了深入理解和探究，分析了不同自变量对因变量的影响，同时建立了多个预测模型，预测结果较为可靠。
本实验结论可为企业的业务决策和经营策略提供参考价值。
同时，需要注意的是，数据质量和采集方式对最终结果的影响，需要在实验设计及数据采集上进行充分的考虑和调整。
实验意义与不足实验意义本次实验不仅是对一元线性回归方法的应用，更是对数据分析及预测的一个实践。
通过对多种数据的采集和处理，我们能够得出更加准确和全面的数据分析结果，这对于企业的经营决策和风险控制十分重要。
同时，本实验所选取的X自变量及Y因变量能够涵盖多个行业及企业相关的数据指标，具有一定的代表性和客观性。
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。
以下是我整理的实验报告范文，欢迎大家参阅。
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。
实验二 一元线性回归模型的估计、检验、预测和应用-分解
实验场地及仪器、设备和材料 实验室：普通配置的计算机，Eviews 软件及常用办公软件。
实验训练内容（包括实验原理和操作步骤）：
【实验原理】
相关分析，格兰杰因果关系检验，普通最小二乘法(OLS)，拟合优度的判定系数 检验和参数显著性t检验等，计量经济学预测原理。
552.2429
Median
201.0450
Maximum
2289.070
Minimum
27.04000
Std. Dev.
653.1881
Skewness
1.213628
Kurtosis
3.336095
Jarque-Bera
7.005291
Probability
0.030118
Sum
15462.80
GDPS
SLC
Mean
5442.928
2163.893
Median
2170.420
948.0950
Maximum
22366.54
7882.640
Minimum
185.8500
79.86000
Std. Dev.
6300.570
2340.232
Skewness
1.190005
0.972056
Kurtosis
注：在实验中对应的空白处写出实验的结果。全部完成后，把该文档自己学号
为名进行命名，提交到教师机。
（一）建立工作文件
进入Eviews，建立一工作文件，并命名为GD，新建4个序列，并对应输入广东省 经济数据表中的数据：收入法国内生产总值-GDPS，财政收入-CS，财政支出-CZ，社 会消费品零售额-SLC。
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。
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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。
表一
年份Y X2 X3
1970 5.92 4.90 4.78
1971 4.30 5.90 3.84
1972 3.30 5.60 3.31
1973 6.23 4.90 3.44
1974 10.97 5.60 6.84
1975 9.14 8.50 9.47
1976 5.77 7.70 6.51
1977 6.45 7.10 5.92
1978 7.60 6.10 6.08
1979 11.47 5.80 8.09
1980 13.46 7.10 10.01
1981 10.24 7.60 10.81
1982 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（Y）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。
图一
从上示散点图可以看出实际通货膨胀率（Y）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（Y）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：
1231Y X ββμ=++ 123322Y X X βββμ=+++
2．估计参数
在Eviews 命令框中输入 “ls 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
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/09/11 Time: 17:23 Sample: 1970 1982 Included observations: 13
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.323831 1.626284 0.814022 0.4329 X3
0.960163
0.228633
4.199588
0.0015
R-squared 0.615875 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.580955 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.969129 Akaike info criterion 4.333698 Sum squared resid 42.65216 Schwarz criterion 4.420613 Log likelihood -26.16904 F-statistic 17.63654 Durbin-Watson stat 1.282331 Prob(F-statistic)
0.001487
由回归分析结果可估计出参数1β、2β
即^
31.3238310.960163Y
X =+
（1.626284）（0.228633）
()()0.814022 4.199588t =
2
0.615875R = 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
表三
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/09/11 Time: 17:29
Sample: 1970 1982
Included observations: 13
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7.105975 1.618555 4.390321 0.0014
X2 -1.393115 0.310050 -4.493196 0.0012
X3 1.480674 0.180185 8.217506 0.0000
R-squared 0.872759 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.847311 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.188632 Akaike info criterion 3.382658 Sum squared resid 14.12846 Schwarz criterion 3.513031 Log likelihood -18.98728 F-statistic 34.29559 Durbin-Watson stat 2.254851 Prob(F-statistic) 0.000033
由回归结果可以估计出
123βββ∧∧∧
，，
即
^
32
7.105975 1.480674 1.393115Y X X =+-
()1.618555 ()0.310050 ()0.180185
()()()
4.3903218.217506-4.493196t =
2
20.872759
=0.847311
R R =
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0.615875，二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。
3.模型检验：
1．经济意义检验 由所估计的参数知，在其他条件保持不变的情况下，当预期通货膨胀率每增加1%，平均说来实际通货膨胀率会增加1.480674%；当失业率每增加1%，平均说来实际通货膨胀率会减少1.393115%。
2.统计检验 表三中，可绝系数（R-squared ）为0.872759，可修正的可绝系数（Adjusted R-squared ）为0.847311，说明所建模型整体上对样本你和较好。
3．F 检验 针对
023H ==0
ββ：，给定显著性水平=0.05α，在F 分布表中查出自由度为
k-1=2和n-k=9的临界值()F 2,9=4.26
α。
由表3中得到F=34.29559。
由于
F=34.29559>
()F 2,9=4.26
α,应拒绝原假设023H ==0
ββ：，说明回归方程显著，
即“失业率”、“预期通货膨胀率”等变量联合起来确实对“实际通货膨胀率”有显著影响。
4．T 检验：
对回归系数的T 检验：分别针对
023H =0=0
ββ：，，又表三可以看出，估
计的回归系数
123βββ∧∧∧
，，应的t 统计量分别为 4.390321、-4.493196、
8.21750，给定显著性水平=0.05α，在t 分布表中查出自由度为n-k=9的临界值
()2
=2.262
t n k α
-。
123βββ∧
∧
∧
，，其绝对值均大于
()2
=2.262
t n k α
-，这说明在
给定显著性水平=0.05α下，分别应当拒绝
023H =0=0
ββ：，，也就是说，当在其
他解释变量不变的情况下，解释变量“失业率”、“预期通货膨胀率”分别对被
解释变量“实际通货膨胀率”有显著影响。
回归预测
如果1983年的失业率为9.5，预期通货膨胀率为8.5，利用所估计的模型可预测1983年的实际通货膨胀率，点预测值的计算方法为Y=7.105975+1.480674*8.5-1.393115*9.5=6.46。