多元线性回归模型实验报告
多元线性回归实验报告模板
和广告费之间的关系可用(3)近似表示出.
实验过程：（含解决方法和基本步骤，主要程序清单及异常情况记录等）a=[1 -0.05
5.5 30.25
1 0.25 6.75 45.5625
1 0.6 7.25 52.5625
1 0 5.5 30.25
1 0.25 7 49
1 0.2 6.5 42.25
1 0.15 6.75 45.5625
实验目的： 1. 学习和掌握 Excel 及 MATLAB 的有关命令. 2. 自已收集数据(可以利用统计年鉴或其它公开的数据),利用你的数据建立模型. 3. 说明模型的意义
数学模型：
y = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x22 + ε
实验所用软件及版本： Microsoft Word 2003 Excel MATLAB 6.5.1
三．模型评价： 从表 2 显示， r2 = 0.9194 指因变量 y 的 91.94%可由模型确定， F 的值远远超过 F 检验的临界值， p
也小于α ，因此模型（3）从整体上看是可用的。 表 （ 2 ） 的 回 归 系 数 给 出 了 模 型 三 中 的 β0, β1, β2, β3 的 估 计 值 ， 即
Stats 是用于检验回归模型的统计量，有三个数值，第一个是相关系数 r2 ， r2 越接近 1，说明
回归模型越显著；第二个是 F 值，F > F1−α (k, n − k −1) 时拒绝 H0 ，F 越大，说明回归方程越显著；第三
个是对应的概率 p ， p < α 时拒绝 H0 ，回归模型成立。
求解步骤为：
收入
x1 电视广告费用 x2 报纸广告费用
从图 1 中发现,随着 x1 的增加, y 值有较明显的线形增长趋势,图中的直线是用线形模型
《计量经济学》eviews实验报告多元线性回归模型
2013
517.11
1316.34
40321
2014
530.83
1333.4
43910
要求：
（1）试建立二元线性回归销售模型。
（2）考虑北京地区有人口万人，人均年收入为元，试北京市汽车拥有量做出预测。
二、实验目的
掌握多元线性回归模型的原理，多元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。
x2t（人均收入）
2000
104.12
1113.53
10349.7
2001
114.47
1127.89
11577.8
2002
133.93
1142.83
12463.9
2003
163.07
1154.06
13882.6
2003
182.42
1167.76
15637.8
2005
182.42
1184.14
17653
三、实验步骤（简要写明实验步骤）
（1）建立二元线性回归销售模型
（2）预测
在上方输入ls y c x3 x4回车得到下图
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 x3 x4---之后点击proc中的forcase中se输入yfse点击ok得到2015预测值
《计量经济学》实验报告多元线性回归模型
一、实验内容
建立2000-2014年北京市民用汽车拥有量模型。
调查北京市民用汽车拥有量数据见表1。观测变量分别是民用汽车拥有量yt(万辆),北京市年末人口数x1t（万人）和城镇人均可支配收入x2t（千元）。
计量经济实验报告多元(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多元线性回归模型，分析多个自变量与因变量之间的关系，掌握多元线性回归模型的基本原理、建模方法、参数估计以及模型检验等技能，提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
二、实验背景随着经济的发展和社会的进步，影响一个变量的因素越来越多。
在经济学、管理学等领域，多元线性回归模型被广泛应用于分析多个变量之间的关系。
本实验以某地区居民消费支出为例，探讨影响居民消费支出的因素。
三、实验数据本实验数据来源于某地区统计局，包括以下变量：1. 消费支出（Y）：表示居民年消费支出，单位为元；2. 家庭收入（X1）：表示居民家庭年收入，单位为元；3. 房产价值（X2）：表示居民家庭房产价值，单位为万元；4. 教育水平（X3）：表示居民受教育程度，分为小学、初中、高中、大专及以上四个等级；5. 通货膨胀率（X4）：表示居民消费价格指数，单位为百分比。
四、实验步骤1. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理和异常值处理，确保数据质量。
2. 模型设定：根据理论知识和实际情况，建立多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ε其中，Y为因变量，X1、X2、X3、X4为自变量，β0为截距项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为误差项。
3. 模型估计：利用统计软件（如SPSS、R等）对模型进行参数估计，得到回归系数的估计值。
4. 模型检验：对估计得到的模型进行检验，包括以下内容：（1）拟合优度检验：通过计算R²、F统计量等指标，判断模型的整体拟合效果；（2）t检验：对回归系数进行显著性检验，判断各变量对因变量的影响是否显著；（3）方差膨胀因子（VIF）检验：检验模型是否存在多重共线性问题。
5. 结果分析：根据模型检验结果，分析各变量对因变量的影响程度和显著性，得出结论。
五、实验结果与分析1. 拟合优度检验：根据计算结果，R²为0.812，F统计量为30.456，P值为0.000，说明模型整体拟合效果较好。
多元回归模型和多重共线性实验报告
《计量经济学》上机实验报告一题目：多元回归模型和多重共线性实验日期和时间：2013年4月18日班级：学号：姓名：实验室：实验楼104实验环境：Windows XP ; EViews 3.1实验目的：利用相关数据建立多元回归模型，分析在不同的经济条件下一定的要素对某个经济体发展的影响程度并建立一定的关系模型。
检验设定的模型是否存在多重共线性，分析产生多重共线性的原因及作用因素，并对存在多重共线性的模型进行必要的修正。
实验内容：1、中国进出口额Y、国内生产总值GDP、居民消费价格指数CPI，根据提供的模型估计参数，判断多重共线性是否存在，表述多重共线性的性质。
2、检验能源消费需求总量Y的影响因素，选取国民总收入X1、国内生产总值X2、工业增加值X3、建筑业增加值X4、交通运输邮电业增加值X5、人均生活电力消费X6和能源加工转换效率X7七个变量，模拟回归，检验修正多重共线性。
3、为什么会产生“农业的发展反而会减少财政收入”的异常结果，如何解决这种异常。
实验步骤：一、中国进出口额Y、国内生产总值GDP、居民消费价格指数CPI（一）建立多元回归模型，估计参数在命令窗口依次键入以下命令：1、建立工作文件：CREATE A 1985 20072：输入统计资料：DATA Y GDP CPI3、生成变量：GENR LNY=LOG(Y)GENR LNGDP=LOG(GDP)GENR LNCPI=LOG(CPI)4、建立回归模型：LS LNY C LNGDP LNCPI得出回归结果为：由此可见，该模型的参数形式为：LNŶt=-3.06+1.66LNGDP t-1.06LNCPI t，其中该模型R2=0.9922，R2=0.9914可决系数很高，F检验值1275.093，明显显著，且T检验的临界概率均非常小，回归效果较好。
（二）检验多重共线性利用简单相关系数法进行检验，输入命令COR LNY LNGDP LNCPI，得到相关系数矩阵：由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数均很高，说明数据中存在严重的多重共线性。
实验二 多元线性回归模型 瑜
《计量经济学》实验报告多元线性回归模型四、实验结果及分析（附上必要的回归分析报告，并作以分析）1、设定问题国家税收总收入与工商税收、农业税收之间的关系2、查找数据日期国家税收总收入（亿元）工商税收（亿元）X1 农业税收（亿元）X2 1990 2821.86 1858.99 87.861991 2990.17 1981.11 90.651992 3296.91 2244.21 119.171993 4255.30 3194.49 125.741994 5126.88 3914.22 231.491995 6038.04 4589.68 278.091996 6909.82 5270.04 369.461997 8234.04 6553.89 397.481998 9262.80 7625.42 398.803.阐述理论由经济理论知，工商税收和农业税收是影响或决定国家税收总收入的主要因素。
一般而言，当工商税收和农业税收增加时，国家税收总收入随着增加，它们之间具有正向的变动趋势，反之，国家税收总收入减少。
在这里，将国家税收总收入作为被解释变量（Y），工商税收作为解释变量(X1t ) 农业税收作为解释变量(X2t),其他变量及随机因素的影响均归并到随机变量u t中，建立工商税收X1t 、农业税收X2t和国家税收总收入Y之间的多元线性回归模型。
4、画散点图X1与Y的散点图X2与Y的散点图根据上图散点分布情况可以看出，在2000～2008年期间，国家税收总收入和工商税收和农业税收之间存在较为明显的线性关系。
5、建立模型设多元线性回归模型：Yt = β+ β1X1t+β2X2t+ ut其中，Yt——表示国家税收总收入（亿元）β0、β 1 、β2——待定系数X1t——表示工商税收（亿元）注：实验报告在下次上机时间交（打印版、电子版），任缺其一本次试验无效。
电子版由各班长学委汇总以打包形式一并交齐。
计量经济学多元线性回归多重共线性异方差实验报告
计量经济学实验报告多元线性回归、多重共线性、异方差实验报告一、研究目的和要求：随着经济的发展，人们生活水平的提高，旅游业已经成为中国社会新的经济增长点。
旅游产业是一个关联性很强的综合产业，一次完整的旅游活动包括吃、住、行、游、购、娱六大要素，旅游产业的发展可以直接或者间接推动第三产业、第二产业和第一产业的发展。
尤其是假日旅游，有力刺激了居民消费而拉动内需。
2012年，我国全年国内旅游人数达到亿人次，同比增长%，国内旅游收入万亿元，同比增长%。
旅游业的发展不仅对增加就业和扩大内需起到重要的推动作用，优化产业结构，而且可以增加国家外汇收入，促进国际收支平衡，加强国家、地区间的文化交流。
为了研究影响旅游景区收入增长的主要原因，分析旅游收入增长规律，需要建立计量经济模型。
影响旅游业发展的因素很多，但据分析主要因素可能有国内和国际两个方面，因此在进行旅游景区收入分析模型设定时，引入城镇居民可支配收入和旅游外汇收入为解释变量。
旅游业很大程度上受其产业本身的发展水平和从业人数影响，固定资产和从业人数体现了旅游产业发展规模的内在影响因素，因此引入旅游景区固定资产和旅游业从业人数作为解释变量。
因此选取我国31个省市地区的旅游业相关数据进行定量分析我国旅游业发展的影响因素。
二、模型设定根据以上的分析，建立以下模型Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+Ut参数说明：Y ——旅游景区营业收入/万元X1——旅游业从业人员/人X2——旅游景区固定资产/万元X3——旅游外汇收入/万美元X4——城镇居民可支配收入/元收集到的数据如下（见表）：表 2011年全国旅游景区营业收入及相关数据（按地区分）数据来源：1.中国统计年鉴2012，2.中国旅游年鉴2012。
三、参数估计利用做多元线性回归分析步骤如下：1、创建工作文件双击图标，进入其主页。
在主菜单中依次点击“File\New\Workfile”，出现对话框“Workfile Range”。
（实验2）多元回归分析实验报告.doc
⑩陕&科技丈嗲实验报告成绩一、实验预习：1.多元回归模型。
2.多元回归模型参数的检验。
3.多元回归模型整体的检验。
二、实验的目的和要求：通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。
三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等）软件：Eviews3.1数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。
1.实验步骤1）在Eviews7.0中，新建文件，并将给定的数据输入新建的文件中；2）分析变量间的相关关系；3）进行时间序列的平稳性检验，根据序列趋势图，对原序列进行ADF平稳性检验，再对时间序列数据的一阶差分进行ADF检验，并对结果进行分析讨论。
2.实验原理对于只有一个解释变量的模型，其参数估计方法是最简单的，一般形式如下:y t= A）+ +其中&称为被解释变量，人称为解释变量，％称为随机误差项。
模型可分为两部分：1）回归方程部分，2）随机误差部分，义㈣归分析就是根据样本观察值寻求从和成的估计值。
图一0 Series: S Torkfile: ADF::Adf\| VeA- J Proc: Object Properties ^nnt Name {Freeze J Default-n x| Options | Sample [Gerr j图二2）建立回归模型如卜:四、实验总结：（实验数据处理和实验结果讨论等）1.实验数据处理1）数据的预处理：通过绘制动态曲线、绘制散点图、计算变量之间的相关 关系为正式建模做准备。
可以画出美国汽车各项研究数据的趋势图如下：QMG = c(l) + c(2) * MOB + c(3) * PMG + c(4) * POP + c(5) * GNP 回归结果如下：Dependent Variable: QMG Method: LeastSquares Date: 06/10/14 Time: 16:19 Sample:1950 1987 Included observations: 38QMG=C(1)+C(2)*MOB+C(3)*PMG+C(4)*POP+C(5)*GNP由表中数据带入公式可写出线性回归表达式为：QMG = 24553723 + 1.418520 * MOB- 27995762 * PMG- 59.8748 * POP- 30540.88 * GNP3)进行模型检验从表Prob列的数据中发现c(0)与c(4)的值T检验未通过，可以考虑删除相应的自变量。
多元线性回归模型实验报告
多元线性回归模型实验报告实验报告：多元线性回归模型1.实验目的多元线性回归模型是统计学中一种常用的分析方法，通过建立多个自变量和一个因变量之间的模型，来预测和解释因变量的变化。
本实验的目的是利用多元线性回归模型，分析多个自变量对于因变量的影响，并评估模型的准确性和可靠性。
2.实验原理多元线性回归模型的基本假设是自变量与因变量之间存在线性关系，误差项为服从正态分布的随机变量。
多元线性回归模型的表达形式为：Y=b0+b1X1+b2X2+...+bnXn+ε，其中Y表示因变量，X1、X2、..、Xn表示自变量，b0、b1、b2、..、bn表示回归系数，ε表示误差项。
3.实验步骤（1）数据收集：选择一组与研究对象相关的自变量和一个因变量，并收集相应的数据。
（2）数据预处理：对数据进行清洗和转换，排除异常值、缺失值和重复值等。
（3）模型建立：根据收集到的数据，建立多元线性回归模型，选择适当的自变量和回归系数。
（4）模型评估：通过计算回归方程的拟合优度、残差分析和回归系数的显著性等指标，评估模型的准确性和可靠性。
4.实验结果通过实验，我们建立了一个包含多个自变量的多元线性回归模型，并对该模型进行了评估。
通过计算回归方程的拟合优度，我们得到了一个较高的R方值，说明模型能够很好地拟合观测数据。
同时，通过残差分析，我们检查了模型的合理性，验证了模型中误差项的正态分布假设。
此外，我们还对回归系数进行了显著性检验，确保它们是对因变量有显著影响的。
5.实验结论多元线性回归模型可以通过引入多个自变量，来更全面地解释因变量的变化。
在实验中，我们建立了一个多元线性回归模型，并评估了模型的准确性和可靠性。
通过实验结果，我们得出结论：多元线性回归模型能够很好地解释因变量的变化，并且模型的拟合优度较高，可以用于预测和解释因变量的变异情况。
同时，我们还需注意到，多元线性回归模型的准确性和可靠性受到多个因素的影响，如样本大小、自变量的选择等，需要在实际应用中进行进一步的验证和调整。
多元线性回归模型之数学建模实验报告
%y= 45.3636+0.3604*x1+3.0906*x2+11.8246*x3
rcoplot(r,rint)
x1=x(a,:)
y1=y(a)
[b1,bint1,r1,rint1,s1]=regress(y1',x1)
b1,bint1,s1
%y= 58.5101+0.4303*x1+2.3449*x2+10.3065*x3
30.0184 59.4982
-19.6030 32.7499
-28.9960 22.3987
-24.1742 26.8599
-23.8105 28.7839
-27.9825 22.9747
-22.6411 27.8754
-32.8481 18.0569
9.3635 48.2532
-30.5838 21.0099
-20.9189 30.3583
-35.7261 13.7317
x3=[0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 01 0 0 1 1 0 1 0 1];
plot(x1,y,’>’)
plot(x2,y,’*’)
x=[ones(30,1), x1',x2',x3']
[b,bint,r,rint,s]=regress(y',x)
1.0000 53.0000 28.6000 1.0000
1.0000 63.0000 28.3000 0
1.0000 29.0000 22.0000 1.0000
1.0000 25.0000 25.3000 0
1.0000 69.0000 27.4000 1.0000
多元线性回归实验报告
实验题目：多元线性回归、异方差、多重共线性实验目的：掌握多元线性回归的最小二乘法，熟练运用Eviews软件的多元线性回归、异方差、多重共线性的操作，并能够对结果进行相应的分析。
实验内容：习题3.2，分析1994-2011年中国的出口货物总额（Y）、工业增加值（X2）、人民币汇率（X3），之间的相关性和差异性，并修正。
实验步骤：1.建立出口货物总额计量经济模型：（3.1）1.1建立工作文件并录入数据，得到图1图1在“workfile"中按住”ctrl"键，点击“Y、X2、X3”，在双击菜单中点“open group”,出现数据表。
点”view/graph/line/ok”,形成线性图2。
图21.2对（3.1）采用OLS估计参数在主界面命令框栏中输入ls y c x2 x3，然后回车，即可得到参数的估计结果，如图3所示。
图 3根据图3中的数据，得到模型（3.1）的估计结果为（8638.216）（0.012799）（9.776181）t=(-2.110573) (10.58454) (1.928512)F=522.0976从上回归结果可以看出，拟合优度很高，整体效果的F检验通过。
但当=0.05时，= 2.131.有重要变量X3的t检验不显著，可能存在严重的多重共线性。
2．多重共线性模型的识别2.1计算解释变量x2、x3的简单相关系数矩阵。
点击Eviews主画面的顶部的Quick/Group Statistics/Correlatios弹出对话框在对话框中输入解释变量x2、x3，点击OK，即可得出相关系数矩阵（同图4）。
相关系数矩阵图4由图4相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实解释变量之间存在多重共线性。
2.2多重共线性模型的修正将各变量进行对数变换，在对以下模型进行估计。
利用eviews软件，对、X2、X3分别取对数，分别生成lnY、lnX2、lnX3的数据，采用OLS方法估计模型参数，得到回归结果，如图：图5图6模型估计结果为：ln=-20.52+1.5642lnX2+1.7607lnX3(5.4325) (0.0890) (0.6821)t =-3.778 17.578 2.581F=539.736该模型可决系数很高，F检验值，明显显著。
计量经济学实验报告(多元线性回归分析)
计量经济学实验报告(多元线性回归分析)实验2：多元线性回归分析实验目的:学习利用Eviews建立多元线性回归模型，研究64国家婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系。
一、实验内容:1、先验的预期CM和各个变量之间的关系.2、做CM对FLR的回归，得到回归结果。
3、做CM对FLR和PGNP的回归，得到回归结果。
4、做CM对FLR，PGNP和TFR的回归结果，并给出ANOVA。
5、根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么?6、如果回归模型（4）是正确的模型,但却估计了（2）或（3)，会有什么后果?7、假定做了（2）的回归，如何决定增加变量PGNP和TFR？使用了哪种检验？给出必要的计算结果。
二、实验报告———-多元线性回归分析1、问题提出婴儿死亡率（CM)是指婴儿出生后不满周岁死亡人数同出生人数的比率.一般以年度为计算单位，以千分比表示。
婴儿死亡率是反映一个国家和民族的居民健康水平和社会经济发展水平的重要指标,特别是妇幼保健工作水平的重要指标。
婴儿死亡率(CM）的高低是一个国家或地区社会经济多方面因素协调发展的结果。
由于世界各国婴儿死亡率差别很大,所以就64个国家社会综合发展状况，针对性的研究婴儿死亡率（CM）与女性识字率（FLR）、人均GNP（PGNP）、总生育率（TFR)之间的关系2.指标选择本次实验研究婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系，故应采用婴儿死亡率（CM）和女性识字率（FLR）作为指标。
但影响婴儿死亡率的因素较复杂，尤其是经济发展状况、总生育率等也会对其产生重要影响，考虑到实验的准确性，故引入人均GNP（PGNP）和总生育率（TFR)相关数据。
3。
数据来源数据来源：教师提供4。
数据处理此次实验可直接使用数据，无需进行数据处理。
5。
先验的预期CM 和各个变量之间的关系 【题1】 5-1预期CM 与FLR 存在负相关关系。
一方面，女性受教育程度越高,其知识越丰富，自我保护意识和能力就越强，则更善于保护自己和婴儿；另一方面,女性教育程度越高，其就业机会与收入获得途径就越多，可以更好的保障自己和婴儿的生活.因此，我们预期FLR 的提高会导致CM 降低。
实验报告2：多元线性回归模型的估计和统计检验
实验实训报告课程名称：计量经济学实验开课学期：2011-2012学年第一学期开课系（部）: 经济开课实验（训）室：数量经济分析实验室学生姓名：专业班级：_____________________________学号：________________________________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：掌握多元线性回归模型的估计、检验。
要求：在老师指导下完成多元线性回归模型的建立、估计、统计检验，并得到正确的分析结果。
【实验（训）原理】当多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无偏性、有效性等性质，在此基础上进一步对估计所得的模型进行经济意义检验及统计检验。
实验内容【实验（训）方案设计】1、创建工作文件和导入数据；2、完成变量的描述性统计；3、进行多元线性回归估计；4、统计检验：可决系数分析（R2）；（2）参数显著性分析（t检验）；（3）方程显著性分析（F检验）；5、进行变量非线性模型的线性化处理，并比较不同模型的拟合优度（因变量相同时）。
实验背景选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”（简称“TAX）作为被解释变量，以反映国家税收的增长。
选择“国内生产总值（GDP ”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表（FIN）;选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表（PRIC），并将它们设为影响税收收入的解释变量。
建立中国税收的增长模型，并对已建立的模型进行检验。
【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1978-2002年度的税收（Tax）与GDR财政支出（FIN）、商品零售物价指数（PRIC）之间关系，因此，在数据频率选项中选择“ Annual ”选项。
多元线性回归模型线性与非线性估计检验实验报告
湖南商学院模拟实验报告在回归方程中点view →representations →所以该模型函数形式为Ln GDP= -9.0474855847 + 0.747595717651LnK + 0.678880192961LnL回归系数的经济含义:资本每增加1%，GDP 平均增加0.74759571765%,劳动每增加1%，GDP 平均增加0.67888019296%2.对模型做t 检验和F 检验；T(β0)=-11.49250,T(β1)=33.98664,T(β2)=7.530822,P 值均为0，所以T 检验说明回归模型中系数不为0，在一定显著性水平下这个模型是有意义的，模型中解释变量对于被解释变量有一定解释力度。
F=7854.199,P=0.000000，F 检验说明拒绝原假设，模型总体存在。
3.在5%的显著性水平下对随机干扰项的方差做如下检验：2201:0.01:0.01H H σσ=≠和2201:0.01:0.01H H σσ=<输入scalardeltasqrhat1=0.027/(29-3)→4.利用F 统计量来检验：012112:1:1H H ββββ+=+≠打开eq1→View →Coefficient Tests →WaldCoefficient Restrictions →→输入c(2)+c(3)=1→ok →Wald Test:Equation: EQ1Test Statistic Value df ProbabilityF-statistic 37.38918 (1, 26) 0.0000Chi-square 37.38918 1 0.0000Null Hypothesis Summary:Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.-1 + C(2) + C(3) 0.426476 0.069746Restrictions are linear in coefficients.从输出结果来看P=0.0000，是拒绝原假设的，所以β1+β2≠15*.对模型进行非线性OLS估计：a.设定初始值(双击序列C，在c(1)、c(2)和c(3)所对应的单元格中分别输入0，option中的收敛精度设为0.001，迭代次数100次)，保存模型；object→eq2→GDP=C(1)*(K^C(2))*(L^C(3))→option→→ok→→ok→Dependent Variable: GDPMethod: Least SquaresDate: 03/22/15 Time: 17:28Sample: 1978 2006Included observations: 29Convergence achieved after 1 iterationGDP=C(1)*(K^C(2))*(L^C(3))Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C(1) 4.014973 3.34E+17 1.20E-17 1.0000 C(2) 1.942001 1.44E+15 1.35E-15 1.0000C(3) -4.547718 8.71E+15 -5.22E-16 1.0000R-squared -1.858693 Mean dependent var 481.4144Adjusted R-squared -2.078593 S.D. dependent var 359.3645S.E. of regression 630.5381 Akaike info criterion 15.82872Sum squared resid 10337035 Schwarz criterion 15.97017Log likelihood -226.5165 Hannan-Quinn criter. 15.87302Durbin-Watson stat 0.008228。
《应用回归分析 》---多元线性回归分析实验报告
《应用回归分析》---多元线性回归分析实验报告
二、实验步骤：
1、计算出增广的样本相关矩阵
2、给出回归方程
Y=-65.074+2.689*腰围+（-0.078*体重）3、对所得回归方程做拟合优度检验
4、对回归方程做显著性检验
5、对回归系数做显著性检验
三、实验结果分析：
1、计算出增广的样本相关矩阵相关矩阵
2、给出回归方程
回归方程：Y=-65.074+2.689*腰围+（-0.078*体重）
3、对所得回归方程做拟合优度检验
由表可知x与y的决定性系数为r2=0.800,说明模型的你和效果一般，x与y 线性相关系数为R=0.894，说明x与y有较显著的线性关系，当F=33.931，显著性Sig.p=0.000，说明回归方程显著
4、对回归方程做显著性检验
5、对回归系数做显著性检验
Beta的t检验统计量t=-6.254，对应p的值接近0，说明体重和体内脂肪比重对腰围数据有显著影响
6、结合回归方程对该问题做一些基本分析
从上面的分析过程中可以看出腰围和脂肪比重以及腰围和体重的相关性都是很大的，通过检验可以看出回归方程、回归系数也很显著。
其次可以观察到腰围、脂肪比重、体重的数据都是服从正态分布的。
多元线性回归计量经济学实验报告(1)
多元线性回归计量经济学实验报告(1)实验报告：多元线性回归计量经济学一、实验目的本次实验的主要目的是了解多元线性回归方法在计量经济学中的应用，并通过实践操作掌握多元线性回归分析的具体步骤及其结果的解释方法。
二、实验原理多元线性回归是指在研究中同时考虑多个自变量与因变量之间的关系的方法。
在计算机科学、应用统计、机器学习等众多领域都被广泛应用。
在计量经济学中，多元线性回归分析通常被用于分析经济现象中存在的多个自变量与因变量之间的复杂关系，例如消费者对商品需求的影响因素、财政政策对经济增长的影响、汇率波动对贸易的影响等。
三、实验步骤1. 数据预处理首先，需要使用Excel软件将原始数据导入并加以预处理。
在Excel软件中，可对自变量和因变量进行筛选、分类、转化、求和等操作，使得数据达到符合多元线性回归模型的要求，同时还需注意处理数据的异常值、缺失值等情况。
2. 构建模型在处理好数据之后，将自变量和因变量一同输入到多元线性回归模型中，构建出多元线性回归模型。
该模型一般形式可表示为：y = β0 + β1X1 + β2X2 + … … + βnXn + ε其中，y为因变量，X1、X2、X3、… … 、Xn为自变量，β0、β1、β2、… … 、βn 为常数和系数，ε为误差项。
模型的拟合程度可以通过计算确定系数（R2）来判断，当确定系数越接近1时，表明模型的拟合程度越好。
3. 模型分析建好模型之后，需进行模型分析，包括参数估计、假设检验、显著性检验、模型优度检验等。
参数估计：计算回归系数，检验其值是否与理论值相等。
假设检验：分析回归系数估计值是否显著，即系数是否显著不同于零。
显著性检验：通过计算F统计量，来检验模型的显著性。
若p值小于0.05，则拒绝原假设，认为模型具有显著性。
模型优度检验：通过计算确定系数和修正确定系数来检验模型拟合程度。
当确定系数越接近1时，表明模型的拟合程度越好。
四、实验结果在本次实验中，我们将财政政策（X1）、货币政策（X2）及信贷政策（X3）作为自变量，经济增长率（Y）作为因变量，构建了以下多元线性回归方程：Y = 0.212 + 0.315X1 + 0.264X2 + 0.197X3其中，回归系数分别代表了该自变量对因变量的贡献程度。
多元线性回归模型实验报告 计量经济学
多元线性回归模型实验报告计量经济学多元线性回归模型是一种比较常见的经济学建模方法，其可用于对多个自变量和一个因变量之间的关系进行分析和预测。
在本次实验中，我们将使用一个包含多个自变量的数据集，对其进行多元线性回归分析，并对分析结果进行解释。
数据集介绍本次实验使用的数据集来自于UCI Machine Learning Repository，数据集包含有关汽车试验的多个自变量和一个连续因变量。
数据集中包含了204条记录，其中每条记录包含了一辆汽车的14个属性，分别是：MPG（燃油效率），气缸数（Cylinders）、排量（Displacement）、马力（Horsepower）、重量（Weight）、加速度（Acceleration）、模型年（Model Year）、产地（Origin）等。
模型建立在进行多元线性回归分析之前，我们首先需要对数据进行预处理。
为了确保数据的可用性，我们需要先检查数据是否存在缺失值和异常值。
如果有，需要进行相应的处理，以确保因变量和自变量之间的关系受到了正确地分析。
在对数据进行预处理之后，我们可以使用Python中的statsmodels包来对数据进行多元线性回归分析。
具体建模过程如下：```import statsmodels.api as sm# 准备自变量和因变量数据X = data[['Cylinders', 'Displacement', 'Horsepower', 'Weight', 'Acceleration', 'Model Year', 'Origin']]y = data['MPG']# 添加常数项X = sm.add_constant(X)# 拟合线性回归模型model = sm.OLS(y, X).fit()# 输出模型摘要print(model.summary())```在上述代码中，我们首先通过data[['Cylinders', 'Displacement', 'Horsepower', 'Weight', 'Acceleration', 'Model Year', 'Origin']]选择了所有自变量列，用于进行多元线性回归分析；然后，我们又通过`sm.add_constant(X)`，向自变量数据中添加了一列全为1的常数项，用于对截距进行建模；最后，我们使用`sm.OLS(y, X).fit()`来拟合线性回归模型，并使用`model.summary()`输出模型摘要。
多元线性回归模型实验报告
实验一实验室实验室 机器号机器号 任课教师任课教师实验教师实验教师实验时间实验时间 月 日评语评语一、实验目的和要求多元线性回归模型的变量选择与参数估计 1.1.熟悉多元线性回归模型中的解释变量的引入熟悉多元线性回归模型中的解释变量的引入熟悉多元线性回归模型中的解释变量的引入 2.2.掌握对计算结果的统计分析与经济分析掌握对计算结果的统计分析与经济分析二、实验内容为研究美国人对子鸡的消费量，提供1960——1982年的数据。
年的数据。
其中：其中：Y Y —每人的子鸡消费量，磅—每人的子鸡消费量，磅2X ----每人实际可支配收入，美元每人实际可支配收入，美元每人实际可支配收入，美元 3X ----子鸡每磅实际零售价格，美分子鸡每磅实际零售价格，美分子鸡每磅实际零售价格，美分 4X ----猪肉每磅实际零售价格，猪肉每磅实际零售价格，美分 5X ----牛肉每磅实际零售价格，牛肉每磅实际零售价格，美分美分6X ----子鸡替代品每磅综合实际价格，美分。
子鸡替代品每磅综合实际价格，美分。
6X 是猪肉和牛肉每磅实际零售价格的加权平均，其权数是在猪肉和牛肉的总消费量中两者各占的相对消费量。
者各占的相对消费量。
假定模型为线性回归模型，假定模型为线性回归模型，估计此模型的参数。
对模型进行统计学检验，并估计此模型的参数。
对模型进行统计学检验，并对结果进行经济解释。
对结果进行经济解释。
1、启动Eviews3.12、建立新工作文档，输入时间范围数据19601960——————1982 19823、设模型为Y i =β1+β2X 2+β3X 3+β4X 4+β5X 5+β6X 6+μi4、单击file file→→import 调入数据调入数据5、主页上单击quick quick→→Estimate Equation Estimate Equation，输入，输入y c x2 x3 x4 x5 x6y c x2 x3 x4 x5 x6，单击，单击OK,OK,出现数据回归结果出现数据回归结果出现数据回归结果: :Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/29/10 Time: 22:56 Sample: 1960 1982 Included observations: 23 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.59691 4.214488 9.158150 0.0000 X2 0.004889 0.004962 0.985370 0.3383 X3 -0.651888 0.174400 -3.737889 0.0016 X4 0.243242 0.089544 2.716443 0.0147 X5 0.104318 0.070644 1.476674 0.1580 X6 -0.071110 0.098381 -0.722805 0.4796 R-squared 0.944292 Mean dependent var 39.66957 Adjusted R-squared 0.927908 S.D. dependent var 7.372950 S.E. of regression 1.979635 Akaike info criterion 4.423160 Sum squared resid 66.62224 Schwarz criterion 4.719376 Log likelihood -44.86634 F-statistic 57.63303 Durbin-Watson stat 1.100559 Prob(F-statistic) 0.000000 -4-224606264666870727476788082RESID6、将上述回归结果整理如下：、将上述回归结果整理如下：Y i =38.59691+0.004889X 2-0.651888X 3+0.243242X 4+0.104318X 5-0.071110X 6(9.158150) (0.985370)（-3.737889）（2.716443）（1.476674）（-0.722805） R 2=0.944292 修正后R 2=0.927908 F=57.63303三、实验结果从回归结果看，从估计的结果可以看出，模型的拟合较好。
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多元线性回归模型一、实验目的通过上机实验,使学生能够使用Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型，并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。
二、实验内容（一）根据中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L进行回归分析。
（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法（三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何？三、实验步骤（一）收集数据下表列示出来中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。
序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）序号工业总产值Y（亿元）资产合计K（亿元）职工人数L（万人）1 3722.7 3078.22 113 17 812.7 1118.81 432 1442.52 1684.43 67 18 1899.7 2052.16 613 1752.37 2742.77 84 19 3692.85 6113.11 2404 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.25 2225 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 806 2291.16 1758.77 120 22 2539.76 2545.63 967 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 2228 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 1639 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 24410 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.2 14511 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 13812 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 4613 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 21814 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 1915 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 4516 1243.07 1808.44 33表1（二）创建工作文件（Workfile）。
1、启动Eviews5，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（如图），按确定。
2、在弹出的对话框中选择数据的时间频率（本实验为序列数据），输入数据数为31（如图1），然后点击OK（如图2）。
（图1）（图2）、（三）输入数据1、在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：DATA Y K L ，按Enter，则显示一个数组窗口（如图）。
2、分别在Y 、K 、L 列输入相应的数据并以group01命名保存（如图）：（四）、回归分析1、在经济理论指导下，设定如下的理论模型：μβαe L AK Y =2、运用OLS 估计模型经对数转换，式μβαe L AK Y =可变换对数形式如下： μβββ+++=L K Y ln ln ln 2103、对表1的Y 、K 、L 的数据进行对数转换，得新的数据如表2所示：序号 Y ln K ln L ln序号 Y ln K ln L ln1 8.22220449 8.032106787 4.727387819 17 8.222204 8.032107 4.7273882 7.274146863 7.429182507 4.204692619 18 7.274147 7.429183 4.204693 3 7.468724436 7.916723638 4.430816799 19 7.468724 7.916724 4.430817 4 7.280208095 7.58772603 3.295836866 20 7.280208 7.587726 3.295837 5 8.546616062 8.685586533 5.78996017121 8.546616 8.685587 5.789966 7.736813519 7.47236998 4.787491743 22 7.7368147.47237 4.7874927 7.2042756786.84492197 4.06044301123 7.204276 6.844922 4.060443 8 6.487333881 6.543825511 3.433987204 24 6.487334 6.543826 3.433987 9 5.913989374 5.895724275 2.772588722 25 5.913989 5.895724 2.772589 10 7.371715685 7.828830547 4.189654742 26 7.371716 7.828831 4.189655 11 6.424398897 6.881134058 4.060443011 27 6.424399 6.881134 4.060443 12 6.426391365 6.246126145 3.3322045128 6.426391 6.246126 3.332205 13 8.3959720028.23904156 4.11087386429 8.395972 8.239042 4.110874 14 8.656784684 9.069701495 5.537334267 30 8.656785 9.069701 5.537334 15 7.48513801 7.936981762 4.418840608 31 7.485138 7.936982 4.418841 167.125339405 7.500219874 3.496507561表24、对表2经对数转化后的数据进行相关性分析①重复数据输入步骤，输入取对数后的数据如图：②在弹出的窗口中选择View\Graph\Scatter\Simple Scatter按确定，得取对数后的Y、K、L三者之间关系的散点图，结果如下：③通过对以上散点图的观察可以看出，取对数后的K、L的联合值对取对数后的Y的值有着显著的线性影响。
5、在Eviews主窗口中点击Quick\Estimate Equation，在弹出的方程设定框内输入模型：log（y）c log(k) log(l)（如图）：再点击确定，系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图）。
由图显示的结果可知，样本回归方程为： ∧Y ln =1.154+0.609K ln +0.361L ln (1.59) (3.45) (1.75)其中8099.02=R ，2R =0.7963，F=59.664、对以上实验结果做t 检验分析：给定显著性水平5%，自由度为（2，28）的F 分布的临界值为34.3282(05.0=），F ，因此总体上看，K ln ,L ln 联合起来对Y ln 有着显著的线性影响。
在5%的显著性水平下，自由度为28的t 分布的临界值为048.2)28(05.0=t ，因此，K ln 的参数通过了该显著性水平下的t 检验，但L ln 未通过检验。
如果设定显著性水平为10%，t 分布的临界值为701.1)28(05.0=t ，这时L ln 的参数通过了显著性水平的检验。
2R =0.7963表明，工业总产值对数值的79.6%的变化可以由资产合计的对数与职工的对数的变化来解释，但仍有20.4%的变化是由其他因素的变化影响的。
（五）参数的约束检验由以上的实验结果可以看出，197.0≈=+∧∧βα，即资产与劳动的产出弹性之和近似为1，表明中国制造业在2000年基本呈现规模报酬不变的状态。
因此，进行参数的约束检验时，提出零假设为0H ：1=+βα。
如果原假设为真，则可估计如下模型：μα++=LKC L Y ln ln1、在Equation 窗口选择proc/Specify/Estimate 在弹出的窗口中输入log(y/l) c log(k/l)如图所示：1按确定，所得结果如下：容易看出，该估计方程通过了F 检验与参数的t 检验。
2、对规模报酬是否变化进行的分析由上面两个实验可以得到0703.5=U RSS ，0886.5=R RSS 。
在原假设为真的条件下有：=---=)1231(1)(U U R RSS RSS RSS F 280703.50703.50886.5-=0.1011在5%的显著性水平下，自由度为（1,28）的F 分布的临界值为4.20。
因为0.1011<4.20,所以不拒绝原假设，表明2000年中国制造业呈现规模报酬不变的状态。
3、运用参数约束条件121=+ββ对上面假设模型进行检验打开eq01方程对象窗,点击View\Coefficient Tests\WaldCoefficient Restrictions …，在Wald tests 窗口设定参数约束条件：c(2)+c(3)=1。
再按OK,结果如下图：由以上实验结果可知，我们仍然不拒绝原假设，原假设为真，即中国该年的制造业总体呈现规模报酬不变状态。
四、实验结论通过上面实验可以看出，中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的资产合计K和职工人数L的联合对数对工业总产值Y的对数有着显著地线性影响。
但并非全是由K、L影响，还有20.4%的变化时由其他因素影响的。
在规模报酬的分析中可以看出，国制造业在2000年基本呈现规模报酬不变的状态。