回归模型的参数估计统计检验

实 验 报 告

课程名称： 计量经济学 实验项目名称：单方程线性回归模型的

参数估计和统计检验

院 （系）： 专业班级： 姓 名： 学 号：

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内蒙古科技大学

实验地点：

实验日期： 2012年 3 月 19 日

实验目的：掌握利用EViews软件对双变量单方程线性回归模型进行参数估计、统计检

验和预测。

实验内容： 1、画散点图 2、计算相关系数 3、OLS估计 4、模型的统计检验 1）拟合优度检验 2）变量的显著性检验 3）区间估计

5、以规范形式报告EViews的输出结果 6、预测（点预测和区间预测） 实验方法、步骤和结果：

成绩评定__________________________

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一， 启动EView5，建立Workfile文件

file---new---workfile，选择所需类型并填入数字51后，点击OK，如下图所示

二， 数据的复制 1、Quick----Empty Group

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2、对新建的ser01和ser02重命名为pay和spend

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击OK

3、pay与spend合并后出现如下表格，并点击Name，确认为group01后点

4、在所打开的表格中点击Name后完成group01项的添加

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5.对这个组进行画散点图，点击Quick-Graph-Scatter

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6.显示这些散点图的集中趋势，点击Scatter with regression，如下所示；

7.计算相关系数

将上题当中建立好的group01打开，点击view-correlation- common sample,得到相关系数矩阵。

在工程窗口点击Quick- estimate equation，并在空白栏内输入Pay C Spend，即得到

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如图所示：

8.Quick----Estimate Equation，正确输入后点击确定出新以下界面

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从而可以得出： Pay=12129.37+3.3

07585Spend Se（1）=1197.351 Se(2)=0.311704 Ûi=2.65

r2=0.696781

所以相关系数r2=0.696781

3、进行OLS估计：

1=12129.37 2=3.307585

4、模型的统计检验

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1）拟合优度检验

r2=0.696781，r2度量的是应变量的总变异中应变量的观测值由回归线模型解释的部分所占的比例。r2越高意味着拟合有度越好，所以r2=0.696781意味着拟合有度还是比较好的。

2）变量的显著性检验 H0: β1=0 H1: β1≠ 0

t1=1/se(1) ～t(49) α=0.05 H0: β2=0 H1: β2≠ 0

t2 =2/se(2) ～t(49) α=0.05 3）区间估计

β1 的置信区间为［1-tα/2se（1） ，1+tα/2se（1）

β2 的置信区间为［2-tα/2se（2） ，2+tα/2se（2）5、以规范形式报告EViews的输出结果 Y= 12129.37 + 3.307585 Xi Se= 1197.351 0.311704 t=10.13017 10.61129 p=0.00000 0.000000 6、预测（点预测和区间预测） 点击Forecast对图做出预测，见图：

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所以，得出若每个学生的支出为5000美元，pay的个值为28667.295美元。

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