《计量经济学》上机实验答案 过程 步骤
计量经济学上机实验
西安郵電大学《计量经济学》课内上机实验报告书系部名称：经济与管理学院学生姓名：专业名称：班级：时间：2011-2012（2）1、教材P54 11题2、教材P91 10、11题3、教材p135 7、8题11、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料。
单位：亿元要求，以手工和运用EViews软件（或其他软件）：（1）作出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归模型，并解释斜率的经济意义；（2）对所建立的回归模型进行检验；（3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/12/11 Time: 11:26Sample: 1978 2000R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statistic0200004000060000800001000007880828486889092949698001.通过已知数据得到上面得散点图，财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程： Ŷi= +（） （） t=r ²= F= ˆσ= 估计的解释变量的系数为，说明国内生产总值每增加一元，财政收入将增加元，符合经济理论。
2.（1）样本可决系数r ²=，模拟拟合度较好。
（2）系数的显著性检验：给定α=0,05，查t 分布表在自由度为n-2=21时的临界值为(21)=因为t=> (21)=, 国内生产总值对财政收入有显著性影响。
3．2001年的财政收入的预测值：Ŷ01= + *105709=2001年的财政收入的预测区间：在1-α下，Y01的置信区间为： Y01∈()()01/2001/20ˆˆˆˆ,Yt e Y t e αασσ⎡⎤-+⎣⎦即： Y01∈[]11612.666943,14829.98478310、在一项对某社区家庭对某种消费品的消费需要调查中，得到下表所示的资料。
《计量经济学》上机实验答案过程步骤
实2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示：表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据试根据资料完成下列问题：（1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间；（3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； （4）若2002年国民生产总值为亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。
参考答案：（1） t t x y133561.06844.324ˆ+= =)ˆ(i b s =)ˆ(ib t 941946.02=R 056.1065ˆ==σSE 30991.0=DW 9607.356=F 133561.0ˆ1=b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。
（2）)ˆ()2(ˆ02/00b s n t b b ⋅-±=α=±⨯ )ˆ()2(ˆ12/11b s n t b b ⋅-±=α=±⨯ （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0ˆ1〉=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。
②估计标准误差评价： 056.1065ˆ==σSE ，即估计标准误差为亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为亿元。
③拟合优度检验：941946.02=R ，这说明样本回归直线的解释能力为%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占%，说明模型的拟合优度较高。
④参数显著性检验：=)ˆ(1b t 〉0739.2)22(025.0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。
（4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324ˆ2002=⨯+=y根据此表可计算如下结果：102221027.223)47.32735()1()(⨯=⨯=-⋅=-∑n x x x tσ92220021002.5)47.327356.103553()(⨯=-=-x x ，109222/1027.21002.52411506.10650739.241.14155)()(11ˆ)2(ˆ⨯⨯++⨯⨯±=--++⋅⋅-±∑x x x x n n t yt f f σα=实验内容与数据3：表3给出某地区职工平均消费水平t y ，职工平均收入t x 1和生活费用价格指数t x 2，试根据模型t t t t u x b x b b y +++=22110作回归分析报告。
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X 散点图：趋势图：上机结果：Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图：散点图：上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四．估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤：一．检验异方差性1．图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；2． Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1 10LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 19 28LS Y C X（计算第二组残差平方和）计算F统计量，判断异方差性3．White检验：SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。
计量经济学上机操作步骤
上机操作步骤：1、样本回归模型：data y x ls y c x2、Goldfeld-Quandt 法：Sort x （假设有60 个样本，去掉中间16个，则样本应是以下）Smpl 1 22Ls y c xRss1=Smpl 39 60Ls y c xRss2=F=rss2/rss1= >F 0.05(22,22) ≈2.05模型存在异方差。
3、White 方法检验模型：（解释变量只有x,就用no cross ,若是有x2 x3 x4等多个解释变量，就用cross ）Smpl 1 60Ls y c x在方程窗口点View/residual/white ………nR 2= ,> 205.0χ（2）=5.99,或P=0.0044 (n 是样本个数，R^2是可决系数) 4、加权最小二乘法（WLS ）法：ls y c xgenr w1=1/resid^2（建议采用此权重变量，也可以使用其他权重变量）ls(w=w1) y c x5、使用互相关分析命令，初步判断滞后期的长度：cross y x6、阿尔蒙法建立分布滞后模型：ls y c pdl(x,s,m) （s 代表滞后期长度，m 一般取2或者3.）7、模型的短期乘数就是x 的系数。
8、DW 检验法：DW=2，ρ=0，DW=0，一阶高度正相关，DW=4，一阶高度负相关。
dl DW ≤≤0，一阶正相关，44≤≤-DW dl ，一阶负相关。
9、BG 检验法：在方程窗口点击VIEW/RESIDUIAL TEST/ SERIAL CORRELATION LM TEST10、广义差分法：ident residls y c x ar(1)11、虚拟变量模型：（从1985-1998,1996为分界线）smpl 1985 1995genr d1 = 0smpl 1996 1998genr d1 = 1data d1genr xd = x*d1smpl 1985 1998ls y c x d1 xd12、多重共线性：1、简单相关系数检验COR X1 X2 X3 X42、某一解释变量(如X1)的VIFLS X1 C X2 X3 X4 VIF=1/(1-R2)3、某一解释变量(如X1)的TOL：TOL=1/VIF=1-R24、采用逐步回归法建立最终方程13、Glejser检验 (假定h=1时)Ls y c xGenr e1=abs(resid)Ls e1 c xF= ，或P=14、Park检验Ls y c xGenr lne2=log(resid^2)Genr lnx=log(x)Ls lne2 c lnxF= , 或P=15、偏相关系数检验LS Y C XIDENT RESID16：非线性回归模型1、可线性化(重点掌握)如：LNY=a + bLNX则 LS LOG(Y) C LOG(X)以及多项式模型、指数模型、幂函数等。
计量经济学上机操作过程详解
上机操作步骤详解及分析假设检验部分类型一：会利用软件处理σ2已知关于μ的假设检验以及σ2未知关于μ的假设检验【例一】某车间用一台包装机包装葡萄糖。
袋装糖的净重量是一个随机变量，它服从正态分布。
当机器正常运行时，其均值为0.5KG ，标准差为0.015KG 。
某日开工后为检验及其运转是否正常，随机的抽取了它所包装的糖9袋，称得净重为（KG ）：0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512问：机器运转是否正常？（假设样本方差不变） 仍然为上题，但如果方差未知的情况下呢？因为是研究型假设故0H :u=0.5 1H ：u<>0.5第一步：将数据移入第二步：关闭后再次把数据打开，按如下路径打开下一个对话框第三步：根据已知的均值和标准差输入下列对话框（注意：是标准差，如果题目告诉的是方差，则还要进一步转化成为标准差）第四步：点击OK后，得到如下结果，并分析该题的方差已知，故看Z-statistic的P值，因为0.0248<a/2=0.025，故拒绝原假设，结论为：在5%的显著性水平下，该机器运转不正常若该题的方差未知，则看t-statistic的P值，结论依然是：在5%的显著性水平下，该机器运转不正常类型二：会利用软件处理来自两个正态总体均值的假设检验：等方差和异方差【例2】用两种方法（A、B）测定冰从-0.72摄氏度变为0摄氏度的比热。
测得下列数据：两个样本独立且来自与方差相等的两个正态总体方法A 79.98 80.04 80.02 80.04 80.03 80.0380.04 79.97 80.05 80.03 80.02 80.00 80.02方法B 80.02 79.94 79.98 79.97 79.97 80.03 79.9579.971、两种方法是否具有显著性差异2、A方法是否比B方法测得的比热要大？解析：该题属于双样本的等方差检验，故在EXCEL背景下操作第一小问：第一步：移入数据，将原本的两行数据，分别调整为一行第二步：EXCEL的调试，“工具”——“加载宏”后选择如下选项：第三步：点击“工具”——“数据分析”——“t检验-双样本等方差检验”第四步：输入相应的数据第五步：分析相应结果解析：第一小问只需判断是否有显著性差异，也就是说只需要判断A U 与B U 是否相等,属于双侧检验，在统一用P(T<=t) 单尾分析的时候，与的是a/2比较0H ：AU-B U =0 1H ：A U -B U <>0如上图结果所示，P(T<=t) 单尾=0.001276<a/2=0.025，所以拒绝原假设，也就是说在5%的显著性水平下，方法A 和方法B 具有显著性差异第二小问：解析：第二小问不同于第一小问，判断的是A 与B 的大小，是研究型假设检验， 将认为研究结果是无效的说法或理论作为原假设H00H ：AU<=B U 1H ：A U >B U因为是单侧检验，故与a 相比，因为P(T<=t) 单尾=0.001276<a=0.05，所以拒绝原假设，结论是在5%的显著性水平下，A 方法测得的比热比B 方法的大【例3】下表给出两位文学家马克吐温的8篇小品文以及斯诺特格拉斯的10篇小品文中由3个字母组成的单字的比例 马克吐温0.225 0.262 0.217 0.240 0.2300.229 0.235 0.217 斯诺特格拉斯0.209 0.205 0.196 0.210 0.202 0.207 0.224 0.223 0.2200.201两组数据均来自正态总体，且方差相等。
计量经济学 上机实验手册汇总
实验三 异方差性实验目的：在理解异方差性概念和异方差对OLS 回归结果影响的基础上，掌握进行异方差检验和处理的方法。
熟练掌握和运用Eviews 软件的图示检验、G-Q 检验、怀特（White ）检验等异方差检验方法和处理异方差的方法——加权最小二乘法。
实验内容：书P116例4.1.4：中国农村居民人均消费函数中国农村居民民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。
为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，建立双对数模型：01122ln ln ln Y X X βββμ=+++其中，Y 表示农村家庭人均消费支出，X 1表示从事农业经营的纯收入，X 2表示其他来源的纯收入。
表4.1.1列出了中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。
注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。
实验步骤：一、创建文件1.建立工作文件CREATE U 1 31 【其中的“U”表示非时序数据】2.录入与编辑数据Data Y X1 X2 【意思是：同时录入Y、X1和X2的数据】3.保存文件单击主菜单栏中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存。
二、数据分析1.散点图①Scat X1 Y1000080006000Y4000200050010001500200025003000X1从散点图可看出，农民农业经营的纯收入与农民人均消费支出呈现一定程度的正相关。
②Scat X2 Y1000080006000Y400020000200040006000800010000X2从散点图可看出，农民其他来源纯收入与农民人均消费支出呈现较高程度的正相关。
计量经济学(课程)上机实验指导书
计量经济学（课程）上机实验指导书实验一 : Eviews软件基本操作和一元回归模型1、实验目的：1）、了解Eviews软件的特点；2）、掌握Eviews软件的启动与退出；3）、了解Eviews软件工作窗口的组成4）、掌握Eviews软件的基本操作和使用范围。
2、实验内容：1）练习Eviews软件的基本操作；2）学会利用Eviews软件的五大工具即工作文件、序列、数组、图形和方程进行经济计量分析；3以我国税收预测模型为例，建立工作文件；输入数据；图形分析；估计线性回归模型；模型比较，根据判定系数、残差图等进行综合分析。
3、预习要求及参考书目1）潘省初：《计量经济学》，中国人民大学出版社，。
2）赵卫亚：《计量经济学教程》，上海财经大学出版社，。
3）M.伍徳里奇：《计量经济学导论》，中国人民大学出版社，4、实验步骤：1）启动Eviews软件，熟悉Eviews软件的工作窗口；2）根据窗口文件提示，输入我国税收数据（见参考书2）P311）；3）进行数据处理和分析；4）总结Eviews软件中的简单函数、描述统计函数和回归统计函数的使用方法和程序。
5、实验报告要求：按规定内容完成。
实验二 :Eviews的应用-多元回归分析1、实验目的：1）、重点掌握Eviews软件的多元回归分析方法；2）利用Eviews软件对回归结果进行验证。
2、实验内容：1）练习Eviews软件的基本操作程序和和各种命令文件代码；2）建立我国国有独立核算工业企业生存函数，然后建立多元线性回归模型；比较、选择最佳模型。
3）对相关数据数据进行回归分析和结果检验。
3、预习要求及参考书目1）潘省初：《计量经济学》，中国人民大学出版社，。
2）赵卫亚：《计量经济学教程》，上海财经大学出版社，。
3）M.伍徳里奇：《计量经济学导论》，中国人民大学出版社，4、实验步骤：1）在Windows窗口下启动Eviews软件；2）建立我国国有独立核算工业企业生存函数，然后建立多元线性回归模型；比较、选择最佳模型。
《计量经济学》上机实验报告样板
《计量经济学》上机实验报告样板《计量经济学》上机实验报告样板实验名称：单变量线性回归模型实验时间：xxxx年xx月xx日实验目的：通过对单变量线性回归模型的实验学习，掌握计量经济学中的基本数据处理方法，理解回归模型的建立和应用。
实验内容：使用给定的数据集，运用最小二乘法估计单变量线性回归模型的参数，并进行模型评估、推断统计和预测。
具体步骤如下：1. 数据准备：导入实验所需数据集，并进行数据的初步查看和处理，包括缺失值处理、异常值检测等。
2. 模型建立：选择合适的变量，建立单变量线性回归模型，确定模型的形式。
3. 参数估计：使用最小二乘法估计模型的参数，计算斜率和截距，并进行显著性检验。
4. 模型评估：通过残差分析、拟合优度等指标，评估模型的拟合效果和可解释性。
5. 推断统计：对模型参数进行推断统计，包括置信区间估计、假设检验等，判断回归系数是否显著。
6. 预测应用：应用模型进行预测，给出对新数据的预测结果，并分析预测的可信度。
实验结果及分析：1. 数据准备：对实验所用数据进行初步查看后发现，数据集中存在缺失值和异常值，需要进行处理。
经过处理后，得到完整的数据集。
2. 模型建立：根据实验要求，选择自变量X和因变量Y，建立线性回归模型。
假设模型为Y = β0 + β1X，其中Y为因变量，X为自变量。
3. 参数估计：使用最小二乘法对模型进行参数估计，计算出斜率β1和截距β0。
斜率β1表示X对Y的影响程度，截距β0表示当X为0时，Y的取值。
4. 模型评估：通过残差分析和拟合优度等指标，评估模型的拟合效果。
残差分析结果显示，残差的分布符合正态分布，拟合优度指标R^2较高，表明模型的拟合效果较好。
5. 推断统计：对模型参数进行推断统计，计算出斜率和截距的置信区间估计，并进行假设检验。
结果显示，斜率和截距的置信区间不含0，说明回归系数是显著的。
6. 预测应用：应用建立好的模型对新的数据进行预测。
根据模型得到的预测结果，并分析了预测结果的可信度。
修正版-计量经济学上机实验
实验一EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、运行Eviews；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews”图标二、数据的输入、编辑与序列生成1创建工作文件启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile2输入Y、X的数据可在命令窗口键入如下命令：DATA Y X3生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X^2GENR X2=1/XGENR T=@TREND(1984)4选择若干变量构成数组，在数组中增加、更名和删除变量5在工作文件窗口中删除、更名变量三、图形分析与描述统计分析1利用PLOT命令绘制趋势图2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图3观察图形参数的设置情况双击图形区域中任意处或在图形窗口中点击Procs/Options4在序列和数组窗口观察变量的描述统计量单独序列窗口，从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats，则会显示变量的描述统计量；数组窗口，从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/Individual Samples，就对每个序列计算描述统计量四、数据文件的存贮、调用与转换1存贮并调用工作文件2存贮若干个变量，并在另一个工作文件中调用存贮的变量3将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件4在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
计量经济学上机实验一
实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、EViews软件的安装；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
表1-1 我国税收与GDP统计资料单位：亿元年份税收 Y GDP X 年份税收 Y GDP X 1985 2041 8964 1992 3297 26638 1986 2091 10202 1993 4255 34634 1987 2140 11963 1994 5127 46759 1988 2391 14928 1995 6038 58478 1989 2727 16909 1996 6910 67885 1990 2822 18548 1997 8234 74463 1991 2990 21618 1998 9263 79396资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件㈠EViews对系统环境的要求⒈一台386、486奔腾或其他芯片的计算机，运行Windows3.1、Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统；⒉至少4MB内存；⒊VGA、Super VGA显示器；⒋鼠标、轨迹球或写字板；⒌至少10MB以上的硬盘空间。
㈡安装步骤⒈点击“网上邻居”，进入服务器；⒉在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe，会出现如图1-1所示的安装界面，直接点击next按钮即可继续安装；⒊指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，如图1-2所示），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可；⒋安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。
图1-1 安装界面1图1-2 安装界面2二、数据的输入、编辑与序列生成㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口（如图1-3所示）。
计量经济学上机实验七
实验七虚拟变量【实验目的】掌握虚拟变量的设置方法。
【实验内容】一、试根据表7-1的1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立我国城镇居民彩电需求函数；表7-1 我国城镇居民家庭抽样调查资料收入等级彩电拥有量Y（台/百户）人均收入X(元/年)D i XD i困难户83.64 2198.88 0 0最低收入户87.01 2476.75 0 0低收入户96.75 3303.17 0 0中等偏下户100.9 4107.26 1 4107.26 中等收入户105.89 5118.99 1 5118.99 中等偏上户109.64 6370.59 1 6370.59 高收入户115.13 7877.69 1 7877.69 最高收入户122.54 10962.16 1 10962.16 资料来源：据《中国统计年鉴1999》整理计算得到二、试建立我国税收预测模型（数据见实验一）；三、试根据表7-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。
表7-2 我国城镇居民人均消费支出和可支配收入统计资料收入等级1998 1999消费支出Y 收入X D 消费支出Y 收入X D困难户2214.47 2198.88 0 2327.54 2325.7 1 最低收入户2397.6 2476.75 0 2523.1 2617.8 1 低收入户2979.27 3303.17 0 3137.34 3492.27 1 中等偏下户3503.24 4107.26 0 3694.46 4363.78 1 中等收入户4179.64 5118.99 0 4432.48 5512.12 1 中等偏上户4980.88 6370.59 0 5347.09 6904.96 1 高收入户6003.21 7877.69 0 6443.33 8631.94 1 最高收入户7593.95 10962.16 0 8262.42 12083.79 1 资料来源：据《中国统计年鉴》1999－2000整理计算得到【实验步骤】一、我国城镇居民彩电需求函数⒈相关图分析；键入命令：SCAT X Y，则人均收入与彩电拥有量的相关图如7-1所示。
江西财经大学计量经济学上机实验报告一答案
计量经济学实验报告实验（一）：一元线性回归模型实验实验名称：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。
实验内容以课后练习：以62页计算题为例进行操作。
【实验步骤】1、建立深圳地方预算内财政收入对GDP的回归模型，建立EViews文件，利用地方预算内财政收入（Y）和GDP的数据表，作散点图可看出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型： t t t u GDP Y ++=21ββ利用EViews 估计其参数结果为即 tt GDP Y 134582.0611151.3ˆ+-= （4.16179） (0.003867)t=(-0.867692) (34.80013)R 2=0.99181 F=1211.049经检验说明,GDP 对地方财政收入确有显著影响。
R 2=0.99181，说明GDP 解释了地方财政收入变动的99%，模型拟合程度较好。
模型说明当GDP 每增长1亿元，平均说来地方财政收入将增长0.134582亿元。
计量经济学-第四次上机实验
案例分析一、问题的提出和模型设定二、参数估计卫生医疗机构对人口数的回归结果：Dependent Variable: YMethod: Panel Least SquaresDate: 11/16/13 Time: 09:49Sample: 1 21Periods included: 21Cross-sections included: 1Total panel (balanced) observations: 21Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -562.9074 291.5642 -1.930646 0.0686X 5.372828 0.644239 8.339811 0.0000R-squared 0.785438 Mean dependent var 1588.143 Adjusted R-squared 0.774145 S.D. dependent var 1310.975 S.E. of regression 623.0301 Akaike info criterion 15.79746 Sum squared resid 7375164. Schwarz criterion 15.89694 Log likelihood -163.8733 Hannan-Quinn criter. 15.81905 F-statistic 69.55245 Durbin-Watson stat 1.865623 Prob(F-statistic) 0.000000估计结果是：^Y=-562.9074+5.3728Xii(291.5642) (0.644239)t=(1.9306) (8.339811)R^2=0.785438 F=69.55245三、检验模型的异方差（一）图形法e2对x 的散点图残差平方对解释变量X 的散点图主要分布在图形中的下三角部分，大致看出残差平方随Xi 的变动呈增大的趋势，因此模型很可能存在异方差。
计量经济学上机教程(修正版)
操作步骤如下：
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计量经济学上机教程
Made By 08 经济 林盛楷
打开 hprice1.wf1 文件，点击 resid 文件，操作 view→graph→line，我们可以看到：
我们可以观察到，残差随着收入的变化，波动较大，故初步推断，模型存在异方差； 我们在空白框内输入：ls price c lotsize sqrft bdrms，得到方程，命名为 eq01，如下 图所示：
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计量经济学上机教程
操作如下图：
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然后， 点击 view →residual test →white heteroskedasticity(no cross terms)或者 cross terms:
White Test 原理：利用原 OLS 回归中得到的残差平方对所有的自变量、自变量的平方及自 变量的交叉项（因为异方差不一定只是与一次项相关）进行回归，然后对此回归方程进行 系数联合检验，如果所有系数为零的原假设不成立，即表明方程存在异方差。 No cross （即不包含自变量的交叉项） ， 我们得到的解释变量为 C LOTSIZE LOTSIZE^2 SQRFT SQRFT^2 BDRMS BDRMS^2 而 cross（即包含自变量的交叉项），我们得到的解释变量为 C LOTSIZE LOTSIZE^2 LOTSIZE*SQRFT LOTSIZE*BDRMS SQRFT SQRFT^2 SQRFT*BDRMS BDRMS BDRMS^2 我们选择 white heteroskedasticity(no cross terms) 生成报告，如下图所示：
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计量经济学上机教程
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然后构建 F 统计量： 在空白框中输入：scalar f=(eq02.@ssr-eq01.@ssr)/3/(eq01.@ssr/347) 得到 F 统计量的值为 f=9.550525668519 通过查表可以得出： 分子自由度为 3，分母自由度为 347，显著性水平为 5%的临界值为 2.60；1%的临界值为 3.78； 对比可知，F 统计量远大于自由度为 3 和 347 的 F 分布在显著性水平为 1%的临界值，所以 我们合理地拒绝 bavg，hrunsyr 和 rbisyr 对薪水没有影响的假设。
计量经济学上机实验报告1
Date: 12/20/15 Time: 19:44Sample: 1 31In eluded observati ons: 31Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C 246.8540 51.97500 4.749476 0.0001 X2 5.996865 1.406058 4.265020 0.0002 X3 -0.524027 0.179280 -2.922950 0.0069 X4 -2.265680 0.518837 -4.366842 0.0002 R-squared 0.666062 Mean depe ndent var 16.77355 Adjusted R-squared 0.628957 S.D.dependent var 8.252535 S.E. of regressi on 5.026889 Akaike info criteri on 6.187394 Sum squared resid 682.2795 Schwarz criteri on 6.372424 Log likelihood -91.90460 F-statistic 17.95108 Durbi n- Watson stat 1.147253 Prob(F-statistic) 0.000001 根据上图中数据，模型估计的结果为(51.9750) (1.4060) (0.1793) t=件7495) 件2650) (-2.9229)对模型进行检验: (0.5188) (-4.3668)R2= 0.6289 F=17.9511 n=31拟合优度检验: =0.6660, 接近于1，说明模型对样本拟合较好F检验：F=17.9511＞，这说明在显著性水平a=0.05下，回归方程是显著的。
检验：统计量分别为其绝对值均大于查表所得的（）Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C 1148.758 228.2917 5.031974 0.0000X2 5.135670 1.010270 5.083465 0.0000LNX3 -22.81005 6.771820 -3.368378 0.0023LNX4 -230.8481 49.46791 -4.666624 0.0001R-squared 0.691952 Mean depe ndent var 16.77355S.E. of regressi on 0.117006 Akaike info criteri on -1.302176Sum squared resid 0.205355 Schwarz criteri on -1.153780Log likelihood 14.71958 F-statistic 542.8930Durbi n- Watson stat 0.684080 Prob(F-statistic) 0.000000 根据上图中数据，模型估计的结果为Method: Least SquaresDate: 12/21/15 Time: 13:14Sample: 1994 2011In eluded observati ons: 18Variable Coeffieie nt Std. Error t-Statistie Prob.C -13.77732 15.73366 -0.875659 0.3984X2 0.001382 0.001102 1.254330 0.2336X3 0.001942 0.003960 0.490501 0.6326X4 -3.579090 3.559949 -1.005377 0.3346X5 0.004791 0.005034 0.951671 0.3600X6 0.045542 0.095552 0.476621 0.6422R-squared 0.994869 Mean depe ndent var 12.76667 Adjusted R-squared 0.992731 S.D. dependent var 9.746631 S.E. of regressi on 0.830963 Akaike info eriteri on 2.728738 Sum squared resid 8.285993 Schwarz eriteri on 3.025529 Log likelihood -18.55865 F-statistie 465.3617 Durbi n- Watson stat 1.553294 Prob(F-statistie) 0.000000根据上表可得，回归模型估计结果为:模型参数估计结果与预期不相符，比现在X4与X5的符号与预期相反。
计量经济学上机实验报告
计量经济学上机实验报告一、实验目的、意义和内容：实验目的：认识Eviews及掌握Eviews操作方法，运用Eviews软件处理数据，对数据进行简单线性回归分析、制作多元线性回归模型，进行识别与解决多重共线性和异方差等案例分析。
实验意义：掌握了Eviews软件的基本操作，并能利用该软件进行模型的相关分析和制作，从技术的角度加深了对计量经济学的认识，促进了该学科的学习和运用。
实验内容：Eviews软件介绍及基本操作。
简单现行回归模型和多元现行回归模型。
多重共线性的识别及解决。
异方差的识别及解决。
二、课后作业题第三章：3.3Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/07/13 Time: 14:23Sample: 1 18Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -50.01638 49.46026 -1. 0.3279X 0. 0. 2. 0.0101T 52.37031 5. 10.06702 0.0000R-squared 0. Mean dependent var 755.1222Adjusted R-squared 0. S.D. dependent var 258.7206- 3 -S.E. of regression 60.82273 Akaike info criterion 11.20482 Sum squared resid 55491.07 Schwarz criterion 11.35321Log likelihood -97.84334 Hannan-Quinn criter. 11.22528F-statistic 146.2974 Durbin-Watson stat2. Prob(F-statistic)0.（1）建立家庭数看消费的计量经济模型：其中：y 为家庭书刊年消费支出、x 为家庭月平均收入、T 为户主受教育年数（2）模型估计如上图(3) 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响:由估计检验结果, 户主受教育年数参数对应的t 统计量为10.06702, 明显大于t 的临界值131.2)318(025.0=-t ，同时户主受教育年数参数所对应的P 值为0.0000，明显小于05.0=α，可判断户主受教育年数对家庭书刊消费支出确实有显著影响。
计量上机_实验报告
一、实验目的1. 熟悉计量经济学软件的基本操作，提高计算机应用能力；2. 掌握一元线性回归模型的参数估计、统计检验、点预测和区间预测；3. 培养分析实际问题并运用计量经济学方法解决问题的能力。
二、实验内容1. 数据输入与编辑2. 散点图分析与描述统计分析3. 一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析4. 多元回归模型的建立与分析5. 异方差、序列相关模型的检验与处理三、实验步骤1. 数据输入与编辑（1）打开EViews软件，创建一个新的工作文件；（2）输入数据，包括自变量和因变量；（3）保存数据文件。
2. 散点图分析与描述统计分析（1）选择“Graph”菜单，点击“Scatter”命令；（2）在弹出的对话框中，选择要绘制的变量；（3）观察散点图，分析变量之间的关系；（4）使用“Statistics”菜单，选择“Summary Statistics”命令，查看数据的描述性统计量。
3. 一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析（1）选择“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”命令；（2）在弹出的对话框中，选择要建立回归模型的变量；（3）点击“OK”按钮，系统自动进行参数估计；（4）观察输出结果，分析回归模型的拟合优度、t检验、F检验等；（5）根据结果，对模型进行诊断，如异方差性、序列相关性等。
4. 多元回归模型的建立与分析（1）与一元线性回归模型类似，选择“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”命令；（2）在弹出的对话框中，选择多个自变量；（3）点击“OK”按钮，系统自动进行参数估计；（4）观察输出结果，分析回归模型的拟合优度、t检验、F检验等；（5）根据结果，对模型进行诊断，如异方差性、序列相关性等。
5. 异方差、序列相关模型的检验与处理（1）根据一元或多元回归模型的诊断结果，判断是否存在异方差或序列相关性；（2）选择合适的处理方法，如加权最小二乘法、广义最小二乘法等；（3）重新进行参数估计，观察结果是否有所改善。
《计量经济学》上机指导手册
《计量经济学》上机指导手册中国农业大学经济管理学院农业经济系编写人：杨**2007 年 3 月制指导手册填写说明1、本模板旨在为部分有上机实验的教师提供一个参考样本。
2、表格各部分可自动加行、加页。
3、上机操作流程尽量详细具体，可将一些操作流程图和具体页面加在此处。
4、若本模板中的项目在实验中未涉及或实验中的项目在本模板中未涉及，可自行删除或增添。
5、实验时间部分，请填写每次实验的具体时间。
6、本模板只做了一次上机实验的样式，如上机次数较多，请自行增加，如：实验一、实验二……，依次类推。
7、若实验中有程序设计（如管理信息系统课程），如有已做好的源程序，且经过编译，需要学生按照程序功能完成程序的，可在备注中说明（如程序名称等相关信息）；如有其它需说明的情况，也请在备注中说明。
8、实验准备部分，请填写完成本次实验所需的相关知识基础。
8、每个表格中输入的内容请用宋体五号字，行间距为18磅，段后0.5行；若遇特殊情况，如表格跨页断行、图片放置等问题，可自行调整。
9、感谢各位老师的合作。
上机实验（一）EViews 软件基本操作和基本统计分析【实验目的】1、掌握如何建立工作文件、常用命令及相应的菜单操作。
2、能够熟练应用计量经济学软件Eviews进行数据相关、回归和预测分析。
【实验要求】根据你学过的经济理论(如消费函数\投资函数\生产函数)和你所感兴趣的经济问题，设计一个一元线性回归经济模型。
从有关的统计资料（如中国经济统计年鉴）中查到变量的数据。
然后，用这些数据对你设定的模型作回归分析，并解释你得到的回归分析结果。
【实验准备】1、实验之前复习相关的课堂理论学习；2、准备建立一元线性回归模型的宏观经济数据；3、熟悉课堂学习过的EViews操作命令。
【实验内容】1、EViews如何安装？2、如何创建EViews工作文件？3、打开、编辑、调用序列、由已有的序列生成新序列。
4、如何对序列进行描述统计和相关关系观察?5、如何进行回归分析？6、如何进行预测？【上机操作流程】1、如何安装EViews？2、如何创建工作文件（workfile）？（1）点击File / New / Workfile，进入工作文件定义对话框；（2）在工作文件定义对话框选择数据频率（季度、月度、周、天、非日期），输入数据年度：1980 2004；季度：1980:1 2004:4；月度：1980:01 2004:12；周和天：12:31:2002 (月日年)；非日期：1 100（3）保存新建立的工作文件：file / save (save as)(4) 调用建立的工作文件：file / open / workfile(5) 调整工作文件的时间范围：点击procs / change workfile range, 输入新的时间范围。
《计量经济学》上机实践.
建立与应用计量经济模型的主要步骤
本章总结
重要的知识点：
1.1933年《计量经济学》会刊的出版，标志着 计量经济学作为一个独立的学科正式诞生。 2.什么计量经济学？ 3.计量经济学的学科性质与其他学科的关系 4.计量经济学的学科体系 5.计量经济学的基本概念：变量、数据、参数 及其估计准则、计量经济模型 6.建立与应用计量经济学模型的主要步骤
2、采集和处理 来源：统计、调查，非实验 质量：非实验，历史数据残缺，各种偏误 （观测误差、选择性、随机性问题、处理 方法问题） 加工：加总、指数运算、季节调整，随变量 作变换 结论：研究结果的质量不可能高于数据的质 量。不管方法多么科学。
三、参数及其估计准则
（一）参数 在计量经济模型中，每一个特定方程 的解释变量的系数称为变量参数，即 模型中表示变量之间关系的常系数。 （二）估计准则 通常选择参数估计式时应参照无偏性、 最小方差性及一致性等准则。
二、计量经济学中应用数据
计量经济分析的材料 经济规律的信息载体
需要讲两个问题： １．数据的种类 ２．数据的采集
1、数据的种类
时间序列数据（time series data） 横截面数据（ cross sectional data） 混合数据（pooled, Panel data） 虚拟变量数据
一、计量经济模型中的变量
一个计量经济模型有多种构成因素，其中许多因 素在不同的时间和空问有不同的状态，会取不 同的数值，这类因素称为经济变量。所谓经济 变量就是用来描述经济因素数量水平的指标． 需要弄清两个问题： 1.变量的种类 2.变量之间的关系
1.变量的种类
（1）解释变量和被解释变量 （2）内生变量和外生变量 （3）滞后变量与前定变量 （4）控制变量、政策变量 （5）经济参数
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实2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示：表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据 obsx y obs x y 19783624.10 1132.26 1990 18598.40 2937.10 19794038.20 1146.38 1991 21662.50 3149.48 19804517.80 1159.93 1992 26651.90 3483.37 19814860.30 1175.79 1993 34560.50 4348.95 19825301.80 1212.33 1994 46670.00 5218.10 19835957.40 1366.95 1995 57494.90 6242.20 19847206.70 1642.86 1996 66850.50 7407.99 1985 8989.10 2004.82 1997 73142.70 8651.141986 10201.40 2122.01 1998 76967.209875.95 1987 11954.50 2199.35 1999 80579.40 11444.081988 14922.30 2357.24 2000 88254.00 13395.231989 16917.80 2664.90 2001 95727.90 16386.04试根据资料完成下列问题：（1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义；（2）求置信度为95%的回归系数的置信区间；（3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)；（4）若2002年国民生产总值为103553.60亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。
参考答案：（1） t t x y 133561.06844.324ˆ+==)ˆ(ib s (317.5155) (0.007069) =)ˆ(ib t (1.022578) (18.89340)941946.02=R 056.1065ˆ==σSE 30991.0=DW 9607.356=F133561.0ˆ1=b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加1335.61万元。
（2）)ˆ()2(ˆ02/00b s n t b b ⋅-±=α=324.6844±2.0739⨯317.5155=(-333.8466 983.1442) )ˆ()2(ˆ12/11b s n t b b ⋅-±=α=0.133561±2.0739⨯0.007069=(0.118901 0.148221) （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0ˆ1〉=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加1335.61万元。
②估计标准误差评价： 056.1065ˆ==σSE ，即估计标准误差为1065.056亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为1065.056亿元。
③拟合优度检验：941946.02=R ，这说明样本回归直线的解释能力为94.2%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占94.2%，说明模型的拟合优度较高。
④参数显著性检验：=)ˆ(1b t 18.8934〉0739.2)22(025.0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。
（4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324ˆ2002=⨯+=y根据此表可计算如下结果：102221027.223)47.32735()1()(⨯=⨯=-⋅=-∑n x x x t σ92220021002.5)47.327356.103553()(⨯=-=-x x ，109222/1027.21002.52411506.10650739.241.14155)()(11ˆ)2(ˆ⨯⨯++⨯⨯±=--++⋅⋅-±∑x x x x n n t y t f f σα=(11672.2 16638.62)实验内容与数据3：表3给出某地区职工平均消费水平t y ，职工平均收入t x 1和生活费用价格指数t x 2，试根据模型t t t t u x b x b b y +++=22110作回归分析报告。
表3 某地区职工收入、消费和生活费用价格指数 年份 t y t x 1 t x 2 年份 t y t x 1 t x 21985 20.10 30.00 1.00 1991 42.10 65.20 0.901986 22.30 35.00 1.02 1992 48.80 70.00 0.951987 30.50 41.20 1.20 1993 50.50 80.00 1.101988 28.20 51.30 1.20 1994 60.10 92.100.95 1989 32.00 55.20 1.50 1995 70.00 102.00 1.021990 40.10 61.40 1.05 1996 75.00 120.30 1.05参考答案：(1) t t t x x y 21963759.8634817.045741.10ˆ-+==)ˆ(ib s (6.685015) (0.031574) (5.384905) =)ˆ(ib t (1.564306) (20.10578) (-1.664608) 980321.02=R 975948.02=R 5572.208ˆ==σSE 1705.224=F(2) ①经济意义检验：从经济意义上看，16348.0ˆ01〈=〈b ，符合经济理论中绝对收入假说边际消费倾向在0与l 之间，表明职工平均收入每增加100元，职工消费水平平均增加63.48元。
0964.8ˆ2〈-=b ，符合经济意义，表明职工消费水平随着生活费用价格指数的提高而下降，生活费用价格指数每提高1单位时，职工消费水平将下降-8.964个单位。
②估计标准误差评价： 5572.208ˆ==σSE ，即估计标准误差为208.5572单位，它代表职工平均消费水平估计值与实际值之间的平均误差为208.5572单位。
③拟合优度检验：975948.02=R ，这说明样本回归直线的解释能力为97.6%，它代表职工平均消费水平变动中，由解释变量职工平均收入解释的部分占97.6%，说明模型的拟合优度较高。
④F 检验：1705.224=F 26.4)1212,2()1,(=--=--〉ααF k n k F ，表明总体回归方程显著，即职工平均收入和生活费用价格指数对职工消费水平的影响在整体上是显著的。
⑤t 检验：=)ˆ(1b t 20.10578〉262.2)9(025.0=t ，说明职工平均收入对职工消费水平的影响是显著的；〈=664608.1)ˆ(2b t 262.2)9(025.0=t ，说明生活费用价格指数对职工消费水平的影响是不显著的。
实验内容与数据4：某地区统计了机电行业的销售额y （万元）和汽车产量1x （万辆）以及建筑业产值2x （千万元）的数据如表4所示。
试按照下面要求建立该地区机电行业的销售额和汽车产量以及建筑业产值之间的回归方程，并进行检验（显著性水平05.0=α）。
表4 某地区机电行业的销售额、汽车产量与建筑业产值数据 年份 销售额y 汽车产量1x建筑业产值2x 1981 280.0 3.9099.43 1982 281.5 5.11910.36 1983 337.4 6.66614.50 1984 404.2 5.33815.75 1985 402.1 4.32116.78 1986 452.0 6.11717.44 1987 431.7 5.55919.77 1988 582.3 7.92023.76 1989 596.65.816 31.611990 620.8 6.113 32.171991 513.6 4.258 35.091992 606.9 5.591 36.421993 629.0 6.675 36.581994 602.7 5.543 37.141995 656.7 6.933 41.301996 998.5 7.638 45.621997 877.6 7.752 47.38（1）根据上面的数据建立对数模型：t t t t u x b x b b y +++=22110ln ln ln（1） （2）所估计的回归系数是否显著？用p 值回答这个问题。
（3）解释回归系数的意义。
（4）根据上面的数据建立线性回归模型：t t t t u x b x b b y +++=22110（2） （5）比较模型（1）、（2）的2R 值。
（6）如果模型（1）、（2）的结论不同，你将选择哪一个回归模型？为什么？参考答案：（1）回归结果t t t x x y 21ln 56847.0ln 387929.0734902.3ˆ++==)ˆ(i b s (0.212765) (0.137842) (0.055677)=)ˆ(ib t (17.5541) (2.814299) (10.21006) 934467.02=R 925105.02=R 097431.0ˆ==σSE 81632.99=F (2) t 检验：=)ˆ(1b t 2.814299〉145.2)14(025.0=t ，05.00138.01〈=p ，说明汽车产量对机电行业销售额的影响是显著的；=)ˆ(2b t 10.21006〉145.2)14(025.0=t ，05.00000.02〈=p ，说明建筑业产值对机电行业销售额的影响是显著的。
F 检验：81632.99=F 74.3)1217,2()1,(=--=--〉ααF k n k F ，05.00000.0〈=p 表明总体回归方程显著，即汽车产量、建筑业产值对机电行业销售额的影响在整体上是显著的。
（3）387929.0ˆ1=b ，说明汽车产量每增加1%，机电行业的销售额将平均增加0.39%；56847.0ˆ2=b ，说明建筑业产值每增加1%，机电行业的销售额将平均增加0.57%。
（4）回归结果t t t x x y 2193339.1170558.4545496.57ˆ++-==)ˆ(ib s (81.02202) (15.66885) (1.516553) =)ˆ(ib t (-0.709128) (2.916971) (7.868761) 903899.02=R 89017.02=R 08261.64ˆ==σSE 83991.65=F(5) 模型（1）的934467.02=R 、925105.02=R ，模型（2）的903899.02=R 、89017.02=R 。