一元线性回归模型实验报告
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。
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
Obs F-Statistic
Prob.
25
3.13450
0.0512
6.34347
0.0040
Pairwise Granger Causality Tests 4
Date: 03/30/16 Time: 17:06 Sample: 1978 2005 Lags: 4 Null Hypothesis: CS does not Granger Cause GDPS GDPS does not Granger Cause CS
26
6.26728
0.0073
6.14373
0.0079
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
【实验步骤】
已知广东省宏观经济部分数据（参见附表“广东省宏观经济数据-第二章”）， 要根据这些数据分别研究和分析广东省宏观经济，建立宏观计量经济模型。
本实验要求具体验证分析： （1）“国内生产总值的变化引起财政收入的变化” （2）“财政收入影响财政支出” （3）“国内生产总值对社会消费品零售额的影响模型” 并根据相应的回归模型进行经济预测、经济分析和政策评价。
广东财经大学华商学院实验报告
实验项目名称
实验二 一元线性回归模型的估计、检验、预测和应用
课程名称
计量经济学
成绩评定
良
实验类型：验证型□√ 综合型□设计型□ 实验日期
学生姓名
eviews实验报告一元线形回归模型
【实验编号】 1【实验名称】一元线形回归模型【实验目的】掌握一元线性回归分析的步骤【实验内容】一、实验数据表1 1978年-2009年中国税收与国内生产总值统计表单位：亿元年份税收GDP 年份税收GDP1978 519.28 3645.2 1994 5126.88 48197.91979 537.82 4062.6 1995 6038.04 60793.71980 571.7 4545.6 1996 6909.82 71176.61981 629.89 4891.6 1997 8234.04 78973.01982 700.02 5323.4 1998 9262.80 84402.31983 775.59 5962.7 1999 10682.58 89677.11984 947.35 7208.1 2000 12581.51 99214.61985 2040.79 9016.0 2001 15301.38 109655.21986 2090.73 10275.2 2002 17636.45 120332.71987 2140.36 12058.6 2003 20017.31 135822.81988 2390.47 15042.8 2004 24165.68 159878.31989 2727.4 16992.3 2005 28778.54 184937.41990 2821.86 18667.8 2006 34804.35 216314.41991 2990.17 21781.5 2007 45621.97 265810.31992 3296.91 26923.5 2008 54223.79 314045.41993 4255.30 35333.9 2009 59521.59 340506.9 资料来源：《中国统计年鉴2010》二、实验过程1、建立工作文件（1）点击桌面Eviews5.0图标，运行Eviews软件。
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）
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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
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。
《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。
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。
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。
经典单方程线性回归模型：一元线性回归模型实验报告
经典单方程线性回归模型：一元线性回归模型实验报告——以中国1978~2000年财政收入Y和国内生产总值（GDP）为例实验目的：（1）通过对一元线性回归模型的建立、检验和预测，能对其理论基础有更为深刻和系统的理解；（2）通过具体的实践操作，熟悉eviews的具体功能。
（3）通过对经济实例的计量经济学处理，学习如何用计量经济学的知识分析现实中的经济问题，以及预测未来经济趋势。
实验软件：eviews6.0软件实验步骤：本实验共包括三个步骤：建立模型、模型检验以及运用模型进行经济预测。
第一个步骤是以1978—2000年间的GDP数据为解释变量，财政收入Y为被解释变量建立一个一元线性回归模型；第二个步骤对模型进行检验，包括拟合优度检验和变量的显著性检验；第三个步骤运用2001年GDP的数据，估计Y的预测值及预测区间。
1．建立模型打开Eviews软件，选中File\New\Workfile,创建一个1978年到2000年的时间序列数据的工作文件，Frequency为annual。
在命令栏中输入“data Y GDP”，回车后得到一个未命名的组，向组中输入数据。
如下图。
图1：向组中输入数据选中Quick\Graph，在出现的对话框中输入“GDP Y”，点击OK后在新出现的Graph对话框中，在Graph type中选择Categorical Graph下的scatter，点击OK，出现如下所示散点图。
图2：以GDP为横轴，Y为纵轴的散点图以GDP为解释变量，Y为被解释变量，建立一元线性回归方程：Y i=β0+β1·GDP i选中Quick\Estimate Equation，在出现的对话框中输入“y c gdp”，进行回归分析，得到如下结果。
图3：回归分析结果可得出β^0= 556.65 β^1=0.1198财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为： Y ^=556.65+0.1198·GDP(22.52)(22.72)R 2=0.9609斜率的经济意义是：在1978~2000年间，GDP 每增加一单位，财政收入平均增加0.1198单位。
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 =，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∧ANOVA a模型平方和自由度均方 F 显著性1 回归16.682 1 16.682 72.396 .000b残差1.843 8 .230总计18.525 9a. 因变量：yb. 预测变量：(常量), x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=2SSEnσ∧-，2σ∧=0.48。
(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。
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。
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。
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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。
如图一
7、单击工作文件框中Pros中的structure/resize current page，将样本空间从1980-1998扩展到1980-2000。
然后编辑解释变量X。
在Group数据框中输入变量X的1999年（1763元）和2000年（1863元）的数据。
8、在前面Equation对话框中选Forecast，将时间Sample定义在1980-2000，
这时 Eviews 自动计算出1999、2000年的预测值。
如表一所示
五、实验数据记录、处理及结果分析
图一：
一）结果分析：
1、样本回归方程为Y=135.31+0.69X
(5.47) (28.04)
β
=0.69表示人均可支配收入每增加1元，将有0.69用于消费性支出。
1
2、根据回归结果中的相关数据R- squared =0.98，说明总离合差平方和的
98%被样本回归直线解释，仅有未被解释8%，因此可知样本回归直线对样本点的拟合优度是较高的。
给出显著水平a=0.05，查自由度v=19-2=17的t分布表，得临界值t0.025（17）=2.11,t0=5.47>t0.025(17),t1=28.04> t0.025(17),所以回归系数均显著不为0，而且X对Y有显著影响。
二）预测：
1999年和2000年某市城镇居民年人均消费性支出预测值分别为1354.88元和1424.04元。
结果如表一
表一
六、讨论、心得
通过上机操作，懂得如何使用Eviews，进行一元线性回归模型的参数估计，预测及结果分析。