描述性统计分析-Eviews
Eviews实验报告
Eviews实验报告
本次实验使用Eviews对数据进行了分析和建模，主要分为以下几个部分：
一、数据预处理
1. 数据清洗：对数据进行了初步的检查和清洗，处理了数据中的缺失值和异常值；
2. 数据变换：对原始数据进行了对数化处理，使其符合正态分布。
二、数据分析
1. 描述性统计：通过统计均值、标准差、相关系数等指标，对数据进行了分析和描述；
2. 单因素分析：使用单因素方差分析对不同自变量与因变量之间的关系进行了检验。
三、建模分析
1. 模型选择：根据变量相关性和变量显著性等因素，最终选择了一组自变量，建立了多元线性回归模型；
2. 模型检验：对建立的模型进行了残差分析，验证了模型的可靠性和稳定性；
3. 预测分析：利用建立的模型对新数据进行了预测，并进行了模型预测精度的评估。
四、实验结论
通过Eviews的分析和建模，得出了以下结论：
1. 数据清洗和变换可以提高数据分析的准确性和可靠性；
2. 描述性统计和单因素分析可以为建模提供有用的参考和决策依据；
3. 多元线性回归模型可以较好地解释自变量与因变量之间的关系，并可进行预测和决策分析。
综上所述，本次实验通过Eviews软件对数据进行了分析和建模，得出了有关数据的一些重要结论，为后续数据分析和决策提供了基础和支持。
eviews-描述统计分析与参数假设检验
Eviews-描述统计分析与参数假设检验Eviews是一款广泛应用于经济学、金融学等领域的数据分析软件。
其中，描述统计分析和参数假设检验是Eviews中的基本功能之一。
以下将详细介绍Eviews 中如何进行描述统计分析和参数假设检验的具体操作方法。
描述统计分析描述统计分析是对数据集进行总体概括和分布情况的分析。
在Eviews中，可以通过菜单栏中的“Statistics”选项进行相关操作。
具体步骤如下：1.打开Eviews软件，并导入待分析的数据文件。
2.选择菜单栏中的“Statistics”选项，点击“Basic Statistics”。
3.在弹出的窗口中，选择需要分析的变量，并确定分析的统计量（如均值、中位数、标准差等），然后点击“OK”按钮即可得到分析结果。
例如，我们选择分析一个名为“GDP”的变量。
在选中该变量后，我们可以在“Basic Statistics”窗口中选择“Mean”、“Standard deviation”等统计量，以获得该变量的基本分布情况。
除了基本统计量之外，Eviews还提供了更复杂的统计分析方法，如离散化分析、分组统计、趋势分析等。
用户可以根据具体需求选择不同的统计方法。
参数假设检验参数假设检验是对总体参数进行检验的过程，常用于回归分析等应用领域。
在Eviews中，可以通过菜单栏中的“View”选项进行相关操作。
具体步骤如下：1.在Eviews中进行回归分析等操作后，选中待检验变量。
2.选择菜单栏中的“View”选项，点击“Residual Tests”。
3.在弹出的窗口中，选择需要进行的检验类型（如正态性检验、异方差性检验等），然后点击“OK”按钮即可得到检验结果。
例如，在进行回归分析后，我们需要检验“残差”序列是否满足正态性假设。
在选中该变量并打开“Residual Tests”的窗口后，我们可以选择“Normality Test”并点击“OK”按钮，即可得到该检验的结果。
eviews实验报告总结（范本）
eviews实验报告总结eviews实验报告总结篇一：Evies实验报告实验报告一、实验数据：1994至201X年天津市城镇居民人均全年可支配收入数据 1994至201X年天津市城镇居民人均全年消费性支出数据 1994至201X年天津市居民消费价格总指数二、实验内容：对搜集的数据进行回归，研究天津市城镇居民人均消费和人均可支配收入的关系。
三、实验步骤：1、百度进入“中华人民共和国国家统计局”中的“统计数据”，找到相关数据并输入Exc el，统计结果如下表1：表11994年--201X年天津市城镇居民消费支出与人均可支配收入数据2、先定义不变价格（1994=1）的人均消费性支出（Yt）和人均可支配收入（Xt）令：Yt=cn sum/priceXt=ine/pri ce 得出Yt与Xt的散点图，如图1.很明显，Yt和X t服从线性相关。
图1 Yt和Xt散点图3、应用统计软件EVies完成线性回归解：根据经济理论和对实际情况的分析也都可以知道，城镇居民人均全年耐用消费品支出Yt依赖于人均全年可支配收入Xt的变化，因此设定回归模型为 Yt=β0+β?Xt﹢μt（1）打开E Vies软件，首先建立工作文件， Fil e rkfile ,然后通过bject建立 Y、X系列，并得到相应数据。
（2）在工作文件窗口输入命令：l s y c x,按E nter键，回归结果如表2 ：表2 回归结果根据输出结果，得到如下回归方程：Y t=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjust ed R2=0.995055 F-sta tistic=3019.551 残差平方和Sum sq uared resi d =1254108回归标准差S.E.f regressi n=299.2978（3）根据回归方程进行统计检验：拟合优度检验由上表2中的数分别为0.995385和0.995055，计算结果表明，估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
(整理)eviews-描述统计分析与参数假设检验.
一、 描述统计分析与参数假设检验1、序列的view 功能键1.1 Histogram and statsHistogram and stats 选项中统计量包括均值（means ）、中位数（median ）、最大值（maximum ）、最小值（minimum ）、标准差（std.dev.）、偏度（skewness ）、峰度（kurtosis ）以及jarque -bera 统计量与其概率值。
｛根据其概率值p 来决定是否拒绝零假设，p 大于检验水平，不能拒绝样本序列服从正态分布的原假设｝（显示选定序列的直方图以及给出序列的有关统计量）（表格形式显示有关统计量的值） （以表格形式进行分组统计）（以箱式图形式进行分组统计描述）1.2 stats table（绘制序列统计表）stats table表示以表格的形式显示选定序列有关统计量的值。
1.3 stats by classification （序列分组统计描述）1.4 one-way tabulation （绘制序列单因素列联表）output选项组供用户选择输出结果的显示项，包括区间内的观测值计数（show count）、是否显示百分比和累计百分比（show percentage）以及是否显示频数和累积频数（show cumulative）。
2、序列组基本统计分析2.1 序列组的统计描述使用common sample 选项要求序列组中各个序列在当前样本范围内都有观测值；使用 individual sample 选项在计算统计量时，将每个序列有值的观测值分别进行计算。
若序列组中没有缺失值或者各个序列的缺失值处于同一样本期间时，这两项没有区别。
多了两个统计量 sum （样本和）和sum sq.dev. (样本方差)。
（共同样本） （单个样本）2.2 相关分析和协方差分析相关系数矩阵协方差矩阵2.3 单个总体的假设检验单个总体的假设检验是利用某些检验统计量对样本均值、方差以及分位数进行检验，其中经常使用的是均值检验和方差检验。
eviews作业报告国内生产总值的影响因素分析
国内生产总值的影响因素分析本文研究国内生产总值（Y）的影响因素，选取了居民消费（X1）、能源消费总量（X2）、进出口总额（X3）、研究与试验发展经费支出(亿元)（X4）作为备选的影响因素，考虑到这几个变量的量级比较大，在进行回归分析时，将其进行对数化处理。
1.描述性统计变量均值中位数最大值最小值标准差偏度峰度LNY 12.86926 13.01351 13.83137 11.61605 0.735265 -0.331551 1.770076 LNX1 11.90659 11.95283 12.86667 10.82903 0.694463 -0.108624 1.640711 LNX2 12.71945 12.83097 13.11836 11.9547 0.354575 -0.864171 2.603336 LNX3 12.04816 12.29397 12.68298 10.64979 0.604899 -1.046877 3.002632 LNX4 8.759079 8.966104 10.10206 6.949367 1.011978 -0.37255 1.8154942.回归结果通过eviews8进行回归分析，结果见下表：从经济意义检验来看，各解释变量对被解释变量应该表现为正向影响，而LNX2的系数为负，这显然无法通过经济意义检验，这可能存在多重共线性。
从拟合优度检验来看，其拟合优度为0.9993，接近于1，表明这些解释变量能够解释99.93%的被解释变量的变化，而且调整后的拟合优度为0.9991，拟合效果非常好。
从统计检验来看，LNX1和LNX4系数的t检验对应的p值小于1%，即在1%的显著水平下，两变量对LNY有显著的影响，考虑到系数为正数，两变量对LNY表现为显著的正向影响，面LNX2和LNX3则无法通过10%的显著性t检验，这表明两者对LNY无显著影响，当然这有可能是因为多重共线性的问题。
eviews描述性统计分析表步骤
eviews描述性统计分析表步骤在我们的日常工作中，对于数据分析的结果，常常要用到描述性统计表来分析。
这是一种图表统计表格，通常情况下，描述性统计表使用最多的是 Java编写和使用。
而 Excel是在 Java 开发环境下编写和使用的。
今天就以它为例说明一下描述性统计表表的制作过程。
首先我们要做的就是将所需要进行分析的数据导入 Excel表格，然后根据表格需求进行处理了。
如果数据在这里不能够清晰反映出来，就需要对各个变量进行属性替换或修改了，以方便后续分析。
然后我们要按照表格顺序生成一张统计图表啦！可以看到这些图表的属性包括：性别、年龄、种族、国家/地区（如果有的话）、来源（来自哪里）及工作年限等（需要详细说明),每个图表都包含了一些参数设置或说明。
当然，这些参数可以自定义配置或在统计图表中添加或者修改啊！1.在项目界面中选择表格并创建，然后单击“添加表头”按钮。
选择“列表”，然后点击“数据项”按钮，将“属性”项复制到表中的任何位置。
复制后单击“确定”按钮即可完成一个表头的创建。
如图所示，在窗口中左部有两个小的文本框可选择：“基本信息”和“属性”。
选择“基本信息”后会弹出两个对话框。
左侧“基本信息”框为已经创建好的表的详细信息，右侧的“属性”栏显示了在 Excel中添加表中的其他参数信息啦！如图所示，选中“数据项”后可以看到其主要包含以下参数（默认情况下会使用公式来计算出来):所有表头都是以此公式为基础进行修改的！当需要将表头合并时，在这里我们就使用公式即可啦！2.然后点击“新建表头”按钮。
在“表头”页面中，我们看到里面有一组关于图表数据配置的文档。
在这里，我们想了解一个新表的配置信息。
我们可以选择这组文档，下面有详细的配置说明：我们可以将所有图表进行配置后设置成表格样式（有需要可自行调整）。
接着，我们点击“创建新表头”按钮。
新建的表头文件就会创建了，下面介绍一下创建新表的方法。
先在表格中新建一个新表头，这个表头文件名叫 DB格式，里面包含了很多数据。
eviews图像及结果分析.
EViews图像及结果分析EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。
当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。
本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。
4.1 图形对象图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。
通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。
下面介绍图形对象的基本操作。
4.1.1 图形(Graph)对象的生成图形对象也是工作文件中的基本对象之一。
要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。
选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。
如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。
图4-1 序列窗口下图形对象的生成此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。
“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。
“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。
图4-2 “Line”折线图“Bar”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。
“Spike”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。
“Seasonal Stacked Line”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line”表示生成的是季节性分割线。
如果在序列组(群)对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-3所示的界面。
这里有9种图形可供选择。
其前4种与上面讲述的相同。
图4-3 序列组(群)窗口下图对象的生成其中，“Scatter”表示生成散点图。
eviews案例分析作业
eviews案例分析作业Eviews案例分析作业。
本次作业将通过Eviews软件对某公司销售数据进行分析，以便更好地理解和运用Eviews软件进行实际数据分析。
首先，我们需要导入销售数据，并对数据进行初步的描述性统计分析。
在Eviews软件中，我们可以通过导入数据文件，选取所需变量，并进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大最小值等。
通过这些统计指标，我们可以对销售数据的整体情况有一个初步的了解。
接下来，我们可以利用Eviews软件进行时间序列分析。
通过Eviews的时间序列分析功能，我们可以对销售数据的趋势、季节性和周期性进行分析，从而更好地了解销售数据的变化规律。
同时，我们还可以利用Eviews软件进行相关性分析，找出销售数据与其他变量之间的相关关系，帮助我们更好地理解销售数据的影响因素。
除了时间序列分析，Eviews软件还可以进行回归分析。
通过回归分析，我们可以建立销售数据与其他变量之间的数学模型，从而预测销售数据的变化趋势。
在Eviews软件中，我们可以选择合适的回归模型，并进行参数估计和显著性检验，以确定最优的回归模型，从而更准确地预测销售数据的变化。
最后，我们可以利用Eviews软件进行模型诊断和检验。
在建立了销售数据的数学模型之后，我们需要对模型进行诊断和检验，以验证模型的有效性和稳定性。
通过Eviews软件的模型诊断功能，我们可以对模型的残差进行分析，检验模型的拟合优度，并对模型进行修正和改进，以提高模型的预测能力和解释能力。
通过以上对Eviews软件在销售数据分析中的应用，我们可以更好地理解和运用Eviews软件进行实际数据分析。
Eviews软件提供了丰富的数据分析功能，可以帮助我们更好地理解数据的规律和特点，从而更准确地预测和分析数据的变化。
希望本次作业对大家能够有所帮助，更好地掌握Eviews软件的数据分析技能。
eviews对象基础的描述统计分析
2019/1/4
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§5.1.2 均值、中位数、方差的假设检验
这部分是对序列均值、中位数、方差的假设检验。在序
列对象菜单选择View/tests for descriptive stats/simple hypothesis tests，就会出现下面的序列分布检验对话框：
2019/1/4
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1. 均值检验
x 的方差不等于 2 ，即 H 0 : var x 2
EViews计算2统计量，计算公式如下
2 N 1 s 2
H 1 : var x 2
2
,
N 1 2 2 xi x s N 1 i 1
N为观测值的个数，x为x的样本均值。在原假设下，如果x 服从正态分布， 2 统计量是服从自由度为N-1的 2分布。
1 K N
i 1
N
yi y ˆ
4
意义同S中 ，正态分布的 K 值为3。如果 K 值大于3，
分布的凸起程度大于 正态分布；如果K值小于3，序列分布相 对于正态分布是平坦的。
2019/1/4
7
Jarque-Bera 检验 检验序列是否服从正态分布。
该检验的原假设是序列服从正态分布，统计量计算公 式如下
原假设是序列 x 的期望值 m ，备选假设是 ≠m ，即
H0 : m H1 : m
如果不指定序列 x 的标准差，EViews将在 t – 统计量中使 用该标准差的估计值 s 。
t
x m s N
,
s
1 N 2 xi x N 1 i 1
x是 x 的样本估计值，N是x的观测值的个数。在原假设下，
eviews-描述统计分析与参数假设检验讲课讲稿
一、 描述统计分析与参数假设检验1、序列的view 功能键1.1 Histogram and statsHistogram and stats 选项中统计量包括均值（means ）、中位数（median ）、最大值（maximum ）、最小值（minimum ）、标准差（std.dev.）、偏度（skewness ）、峰度（kurtosis ）以及jarque-bera 统计量与其概率值。
｛根据其概率值p 来决定是否拒绝零假设，p 大于检验水平，不能拒绝样本序列服从正态分布的原假设｝（显示选定序列的直方图以及给出序列的有关统计量）（表格形式显示有关统计量的值） （以表格形式进行分组统计）（以箱式图形式进行分组统计描述）1.2 stats table（绘制序列统计表）stats table表示以表格的形式显示选定序列有关统计量的值。
1.3 stats by classification （序列分组统计描述）1.4 one-way tabulation （绘制序列单因素列联表）output选项组供用户选择输出结果的显示项，包括区间内的观测值计数（show count）、是否显示百分比和累计百分比（show percentage）以及是否显示频数和累积频数（show cumulative）。
2、序列组基本统计分析2.1 序列组的统计描述使用common sample选项要求序列组中各个序列在当前样本范围内都有观测值；使用individual sample 选项在计算统计量时，将每个序列有值的观测值分别进行计算。
若序列组中没有缺失值或者各个序列的缺失值处于同一样本期间时，这两项没有区别。
多了两个统计量sum（样本和）和sum sq.dev. (样本方差)。
描述性统计统计量齐性检验多因素制表相关系数矩阵协方差矩阵相关图交叉相关系数协整检验格兰杰因果检验（标签）基本统计分时间序列分析的统计量和统计检验方法（共同样本）（单个样本）2.2 相关分析和协方差分析相关系数矩阵协方差矩阵2.3 单个总体的假设检验单个总体的假设检验是利用某些检验统计量对样本均值、方差以及分位数进行检验，其中经常使用的是均值检验和方差检验。
Eviews统计第四章
第四章 EViews与统计分析
单序列统计量的计算及检验 2.单序列描述统计量的检验
单序列单击View| Descriptive Statistics & Tests命令后， 其下一级菜单中第二部分和第三部分就是对序列描述统计 量的检验，包括Simple Hypothesis Tests（简单假设检 验）、Equality Test of Classification（分组齐性检验） 和Empirical Distribution Tests（经验分布检验）。
第四章 EViews与统计分析
单序列统计量的计算及检验
1.单序列的描述性统计量 单击View| Descriptive Statistics & Tests命令， Descriptive Statistics & Tests下一级菜单中包含三部分。 第一部分就是此序列的描述性统计量，Histogram and Stats 是序列的直方图及有关统计量，Stata Table是序列 有关统计量的表格，Stats by Classification 是序列的分 组统计量。
第四章 EViews与统计分析
单序列统计量的计算及检验 单序列统计量的计算、检验与图形操作通过序列对
象窗口工作栏的View键实现。如图4-1所示的View 键下拉菜单分为四个部分。
第四章 EViews与统计分析
单序列统计量的计算及检验
引入案例4.1用于之后的序列统计分析操作。案例4.1记录 了从1990年至2007年的我国国民生产总值和第三产业增 加值的相关数据，单位为亿元。
窗口单击View|Descriptive Stats|Common Sample命令，即可输出序列组各序列的基本描述性 统计量。
计量经济学eviews实验报告
计量经济学eviews实验报告计量经济学Eviews实验报告引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用统计学和数学方法来分析经济现象，并建立经济模型来预测和解释经济变量之间的关系。
Eviews是一种流行的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于经济学研究和实证分析。
一、数据收集与处理在进行计量经济学实验之前，首先需要收集相关的经济数据。
这些数据可以来自于各种来源，如经济统计局、金融机构或者自行收集。
然后，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗、转换和整理，以便于后续的分析和建模。
二、描述性统计分析描述性统计分析是计量经济学中的第一步，它通过计算数据的均值、方差、相关系数等统计量来描述数据的基本特征。
在Eviews中，我们可以使用各种命令和函数来进行描述性统计分析，比如mean、var、cor等。
通过描述性统计分析，我们可以对数据的分布和变化情况有一个初步的了解。
三、回归分析回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它用于研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。
在Eviews中，我们可以使用OLS（Ordinary Least Squares）命令来进行回归分析。
首先，我们需要选择一个合适的回归模型，然后通过最小二乘法估计模型的参数。
通过回归分析，我们可以得到模型的拟合优度、参数估计值和统计显著性等信息，从而判断变量之间的关系和影响程度。
四、模型诊断与改进在进行回归分析之后，我们需要对模型进行诊断和改进。
模型诊断主要包括残差分析、异方差性检验和多重共线性检验等。
在Eviews中，我们可以使用DW （Durbin-Watson）统计量来检验残差的自相关性，使用Breusch-Godfrey检验来检验异方差性，使用VIF（Variance Inflation Factor）来检验多重共线性。
如果模型存在问题，我们可以通过引入其他变量、转换变量或者使用其他的回归方法来改进模型。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文(EViews分析)导言计量经济学是一门研究经济现象及其相互关系的学科，通过运用统计学方法和经济学理论，对经济数据进行分析和解释。
在本篇论文中，我们将运用EViews软件进行计量经济分析，以探讨某一经济问题的核心要素和关系。
第一部分：数据收集与描述性统计在这一部分中，我们将介绍数据的来源和收集方法，并进行描述性统计分析，以便了解数据的基本特征。
数据来源和收集方法我们收集了关于某国家的宏观经济数据，包括国内生产总值(GDP)、物价指数、失业率、人口数量等。
这些数据可以通过政府统计局、国际组织或经济学研究机构的报告来获取。
描述性统计分析在这一部分，我们将计算各个变量的平均值、标准差、最小值、最大值和偏度等统计指标，并绘制相应的直方图和散点图，以便对数据的分布和相关关系有更直观的了解。
第二部分：计量经济模型的建立与估计在这一部分中，我们将构建计量经济模型，并通过使用EViews软件进行参数估计，以分析各个变量之间的关系。
模型的建立根据我们对经济问题的研究目标和数据的特点，我们选择了某一计量经济模型，以解释变量Y与自变量X1、X2之间的关系。
在模型中，我们还考虑了可能的误差项。
参数估计使用EViews软件，我们可以通过最小二乘法对模型进行参数估计。
这将帮助我们确定各个变量的系数估计值，并评估其统计显著性。
模型诊断在参数估计后，我们将进行模型的诊断检验，以评估模型的拟合优度和误差项的符合性。
通过观察残差图和假设检验等方法，我们可以确定模型是否符合计量经济学的基本假设。
第三部分：计量经济模型的解释与预测在这一部分中，我们将解释计量经济模型的估计结果，并利用该模型进行未来情景的预测。
模型解释通过对模型中各个变量的系数估计进行解释，我们可以理解自变量与因变量之间的经济关系，并得出相应的经济学解释。
模型预测利用模型的参数估计结果和最新的经济数据，我们可以进行未来情景的预测。
最新eviews对象基础的描述统计分析
13.02.2021
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§5.1.2 均值、中位数、方差的假设检验
这部分是对序列均值、中位数、方差的假设检验。在序 列对象菜单选择View/tests for descriptive stats/simple hypothesis tests，就会出现下面的序列分布检验对话框：
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要进行方差检验，在Variance处填入在原假设下的方差值。 可以填入任何正数或表达式。
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3. 中位数检验
原假设为序列x的中位数等于m，备选假设为双边假设， x的中位数不等于m，即
H0 :medxm H1:medxm
EViewsr（1980）和Sheskin（1997）。
进行中位数检验，在Median右边的框内输入中位数的值， 可以输入任何数字表达式。
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§5.1.3 分布图
EViews提供了几种对数据进行初步分析的方法。在前面 我们已列出了几种图来描述序列分布特征。在本节，列出了 几种散点图且允许我们可以用有参数或无参数过程来做拟合 曲线图。
如果x服从正态分布，t 统计量是自由度为N-1的t分布。
13.02.2021
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如果给定x的标准差，EViews计算t 统计量：
t xm
N
是指定的x的标准差。
要进行均值检验，在Mean内输入 值。如果已知标准差，
想要计算t统计量，在右边的框内输入标准差值。可以输入任何 数或标准EViews表达式，下页我们给出检验的输出结果。
这些图包含着复杂计算和大量的特殊操作，对某些完全 技术性的介绍，不必掌握所有细节。EViews中设置的缺省值 除了对极特殊的分析外，对一般分析而言是足够用的。直接 点击ok键接受缺省设置，就可以轻松的展现出每个图。
eviews 实验报告
eviews 实验报告Eviews实验报告引言：Eviews是一款功能强大的经济学和金融学数据分析软件，广泛应用于学术研究和商业决策。
本实验报告将介绍我对Eviews软件的使用和实验结果，以及我对其优缺点的评估。
一、数据导入和处理在开始实验之前，我首先需要将所需数据导入到Eviews中。
Eviews支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV和数据库等。
我选择了导入一个包含宏观经济指标的Excel文件。
通过简单的几步操作，我成功将数据导入到Eviews中，并对数据进行了初步的处理和清洗。
二、描述性统计分析在导入和处理完数据后，我进行了描述性统计分析。
Eviews提供了丰富的统计功能，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
我通过对数据进行统计分析，得到了各个宏观经济指标的基本特征。
这些统计结果对于我后续的模型建立和分析提供了重要的参考。
三、时间序列分析除了描述性统计分析，我还进行了时间序列分析。
Eviews拥有强大的时间序列分析功能，可以进行趋势分析、季节性分析、周期性分析等。
我通过绘制时间序列图和自相关图，对数据的趋势和周期性进行了分析。
这些分析结果对于我理解数据的演变规律和预测未来走势非常有帮助。
四、回归分析回归分析是经济学和金融学中常用的一种分析方法，可以用来研究变量之间的关系。
在Eviews中，进行回归分析非常方便。
我选择了一个宏观经济指标作为因变量，选取了几个其他指标作为自变量，进行了回归分析。
通过分析回归结果和统计显著性，我得出了一些有意义的结论，并对未来的变量走势进行了预测。
五、模型评估和验证在进行回归分析之后，我对建立的模型进行了评估和验证。
Eviews提供了多种模型评估方法，包括残差分析、模型稳定性检验等。
我通过对模型的残差进行分析，检验了模型的拟合度和稳定性。
根据评估结果，我对模型进行了修正和优化，以提高模型的准确性和可靠性。
六、结论和展望通过本次实验，我对Eviews软件有了更深入的了解，并掌握了一些基本的数据分析和建模技巧。
Eviews统计分析软件的基本使用方法
Eviews统计分析软件的基本使用方法一、介绍Eviews是一款专为经济学家和金融学家设计的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析和计量经济模型建立功能。
本文将介绍Eviews的基本使用方法，包括数据导入、数据处理、计量经济模型建立和结果分析等方面。
二、数据导入使用Eviews进行统计分析的第一步是将数据导入软件中。
Eviews支持多种数据格式，包括Excel、CSV和SPSS等。
用户可以选择“File”菜单下的“New”选项来创建新的数据文件，然后选择“Import”选项将数据文件导入。
在导入数据时，用户需要指定数据的类型、路径和文件名等信息。
三、数据处理导入数据后，用户可以对数据进行处理和清洗，以准备后续的分析工作。
Eviews提供了多种数据处理功能，包括数据排序、变量选择、缺失值处理和数据转换等。
用户可以通过简单的拖放操作或者使用命令来完成这些处理任务。
四、计量经济模型建立Eviews的核心功能之一是计量经济模型的建立和估计。
用户可以通过Eviews提供的拖放界面来构建模型，也可以使用Eviews的命令语言进行模型编写。
Eviews支持多种计量经济模型，包括线性回归模型、时间序列模型和面板数据模型等。
用户可以根据自己的需求选择适合的模型进行建立。
五、模型估计建立模型后，用户需要对模型进行估计和检验。
Eviews提供了多种估计方法，包括最小二乘法、广义最小二乘法和面板数据估计等。
用户可以选择合适的估计方法，并根据需要进行参数估计和假设检验。
Eviews会根据用户的选择自动进行结果计算，并提供相应的输出。
六、结果分析完成模型估计后，用户需要对结果进行分析和解释。
Eviews提供了丰富的结果分析工具，包括参数估计的显著性检验、残差分析、模型拟合度检验和模型比较等。
用户可以通过简单的图表和统计量来展示和解释模型的结果。
七、时间序列分析除了建立和估计计量经济模型，Eviews还提供了强大的时间序列分析功能。
描述性统计分析-Eviews
主讲人：刘莎莎 第三讲 描述性统计分析一、 序列窗口下的描述性统计分析知识点 1：如何以建立组对象的方式将数据导入到 Eviews 中去（第二种导入数 据的方式） 。
知识点 2：如何在序列窗口下实现简单描述性统计量和直方图，将直方图和正态 分布曲线叠加在一起，从而更直观地观察数据的分布特征。
（如何将 EViews 图形 复制粘贴到 word 中） 知识点 3：如何在序列窗口下实现描述性统计量的假设检验 知识点 4：如何实现将单序列按某一变量分类后再进行描述性统计分析（本案例 的分类变量是该天是星期几） 知识点 5：如何实现将单序列按某一变量分类后再进行假设检验 知识点 6：如何画上证综指日对数收益率的 QQ 图 知识点 7：如何估计数据的经验分布函数的参数 案例数据说明：2003 年 1 月 6 日-2009 年 6 月 26 日上证综指日对数收益率。
二、序列组窗口下的描述性统计分析知识点 1：如何通过打开 excel 文件的方式将数据导入到 Eviews 中去。
（第三种 导入数据的方式） 。
知识点 2：如何实现多变量的描述性统计量 知识点 3：如何实现多变量描述性统计量的假设检验 案例数据说明：国家统计调查队分别在两个地区调查了 10 个家庭的收入 知识点 4：如何计算当前序列组的相关系数矩阵，协方差矩阵主讲人：刘莎莎案例数据说明：1983-2000 年我国粮食生产与相关投入的数据，变量包括粮食产 量（单位：万吨）、农业化肥施用量（单位：万千克）、粮食播种面积（单位： 公顷）附注：描述性统计量的计算公式标准差(Std.Dev.)的计算公式是：s=2 ( y − y ) ∑ t t =1TT −1其中，yt 是观测值， y 是样本平均数。
偏度（Skewness）的计算公式是：1 T yt − y 3 S = ∑( ) T t =1 s其中，yt 是观测值， y 是样本平均数,s 是样本标准差，T 是样本容量。
Eviews操作入门输入数据-对数据进行描述统计和画图【可编辑全文】
可编辑修改精选全文完整版Eviews操作入门：输入数据，对数据进行描述统计和画图首先是打开Eviews软件，可以双击桌面上的图标，或者从windows开始菜单中寻找Eviews，打开Eviews后，可以看到下面的窗口如图F1-1。
图F1-1 Eviews窗口关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help，进行自学。
打开Eviews后，第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile，单击File，然后光标放在New上，最后单击Workfile。
如图F1-2图F1-2图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型，如同F1-3。
数据类型分三类截面数据，时间序列数据和面板数据。
图F1-3图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率，见图F1-4。
图F1-4对话框中选择数据的频率：年、半年、季度、月度、周、天（5天一周或7天1周）或日内数据（用integer data）来表示。
对时间序列数据选择一个频率，填写开始日期和结束日期，日期格式：年：1997季度：1997：1月度：1997：01周和日：8：10：1997表示1997年8月10号，美式表达日期法。
8：10：1997表示1997年10月8号，欧式表达日期法。
如何选择欧式和美式日期格式呢？从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion，得到窗口F1-5。
F1-5的右上角可以选择日期格式。
图F1-5假设建立一个月度数据的workfile，填写完后点OK，一个新Workfile就建好了。
见图F1-6。
保存该workfile，单击Eviews窗口的save命令，选择保存位置即可。
图F1-6新建立的workfile之后，第二件事就是输入数据。
数据输入有多种方法。
1)直接输入数据，见F1-7在Eviews窗口下，单击Quick，再单击Empty group(edit series)，直接输数值即可。
eviews描述性检验
单总体均值的假设检验
• 例：用某仪器间接测量某容器内的温度5 次，数据为1250、1265、1245、1260、 1275。已知该容器实际温度为1277。试 检验该仪器间接测量的温度值有无系统 偏差（显著性水平取0.05 ）
单总体均值的假设检验
• 方差未知，样本容量n=5，样本均值1259，样 本标准差11.9 • 原假设：
序列窗口下的描述性统计量
• 描述性统计分析Desciptive Statistics
– 柱图和统计量Histogram & Stats – 分组统计量 Stats by Classification
• 描述性统计检验
– Tests for Descriptive Stats
• 简单假设检验Simple Hypothesis Tests • 分组齐性检验Equality Tests by Classification
2 W ～ 10 1 w 10.65 2 2 而临界值1 ＝ 0.025,9 19 /2,n 1 2 2 2 ＝ 0.975,9 2. 7 1 /2,n 1 而W 10.65落在置信区间[2.7,19]， 所以接受原假设，即认为无差异 10 1 S2 64
分组描述性统计分析
描述性统计检验
• 描述性统计检验
– Tests for Descriptive Stats
• 简单假设检验Simple Hypothesis Tests • 分组齐性检验Equality Tests by Classification
简单假设检验Simple Hypothesis Tests
描述性统计分析Desciptive Statistics
• 柱图和统计量Histogram & Stats • 分组统计量 Stats by Classification
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主讲人：刘莎莎 第三讲 描述性统计分析
一、 序列窗口下的描述性统计分析
知识点 1：如何以建立组对象的方式将数据导入到 Eviews 中去（第二种导入数 据的方式） 。
知识点 2：如何在序列窗口下实现简单描述性统计量和直方图，将直方图和正态 分布曲线叠加在一起，从而更直观地观察数据的分布特征。
（如何将 EViews 图形 复制粘贴到 word 中） 知识点 3：如何在序列窗口下实现描述性统计量的假设检验 知识点 4：如何实现将单序列按某一变量分类后再进行描述性统计分析（本案例 的分类变量是该天是星期几） 知识点 5：如何实现将单序列按某一变量分类后再进行假设检验 知识点 6：如何画上证综指日对数收益率的 QQ 图 知识点 7：如何估计数据的经验分布函数的参数 案例数据说明：2003 年 1 月 6 日-2009 年 6 月 26 日上证综指日对数收益率。
二、序列组窗口下的描述性统计分析
知识点 1：如何通过打开 excel 文件的方式将数据导入到 Eviews 中去。
（第三种 导入数据的方式） 。
知识点 2：如何实现多变量的描述性统计量 知识点 3：如何实现多变量描述性统计量的假设检验 案例数据说明：国家统计调查队分别在两个地区调查了 10 个家庭的收入 知识点 4：如何计算当前序列组的相关系数矩阵，协方差矩阵
主讲人：刘莎莎
案例数据说明：1983-2000 年我国粮食生产与相关投入的数据，变量包括粮食产 量（单位：万吨）、农业化肥施用量（单位：万千克）、粮食播种面积（单位： 公顷）
附注：描述性统计量的计算公式
标准差(Std.Dev.)的计算公式是：
s=
2 ( y − y ) ∑ t t =1
T
T −1
其中，
yt 是观测值， y 是样本平均数。
偏度（Skewness）的计算公式是：
1 T yt − y 3 S = ∑( ) T t =1 s
其中，
yt 是观测值， y 是样本平均数,s 是样本标准差，T 是样本容量。
对
称分布的偏度是零，比如正态分布。
峰度（Kurtosis）的计算公式是:
1 T yt − y 4 S = ∑( ) T t =1 s
其中，
yt 是观测值， y 是样本平均数,s 是样本标准差，T 是样本容量。
正态分布的峰度值是 3。
主讲人：刘莎莎
JB 统计量的计算公式是：
JB =
T −k 2 1 [ S + ( K − 3) 2 ] 6 4
~ χ 2 ( 2)
JB 统计量用来检验序列值是否服从正态分布。
这里的 T 指数据的个数。
对 于一个可直接观测到的序列，k 值取零；如果该序列是某一回归方程的残差序列 （估计的序列），则 k 表示方程中解释变量的个数，S 是偏度值，K 是峰度值。
在原假设成立的条件下，JB 统计量服从自由度为 2 的 χ 2 分布。
输出结果给出的 概率指 JB 统计量取值大于样本计算的 JB 值的概率。
以检验水平为 5%为例，如 果这个概率大于 0.05，说明 JB 值落在了原假设的接受域，则应该接受原假设； 如果这个概率小于 0.05， 说明 JB 值落在了原假设的拒绝域， 则应该拒绝原假设。
。