多元线性回归实验报告spss

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：

错误！未找到引用源。（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2

1.2 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

（86

计量经济学实验报告

姓 名： XXX 学 号：

班 级： 。。。。班 指导教师： 《《《老师

二〇一三年三月

多元线性回归分实验名称 实验日期 2013年3月20日 析 掌握用软件对多实验熟悉Eviews6软件的基本操作，目的 个变量进行多元线性回归分析，并结合课堂上 所学知识对输出结果进行统计分析。 实 验 内 容 (1) 作出被解释变量对各个解释变量的散点图，大体确定y分别与x、t的关系。 (2) 建立家庭书刊消费的多元线性回归模型。 (3) 利用样本数据估计模型的参数。 (4) 检验户主受教育年数对家庭书刊消费是否有显著影响。 (5) 分析所估计模型的经济意义和作用。 实验过程及其处理（数据、图表、方案等） 1、 建立工作文件并录入数据。 (1) 双击桌面EViews快捷启动图标，启动EViews6软件。 (2) 点击主界面菜单File\\New\\Workfile，新建一个Workfile，在右下方输入Workf

SPSS—回归—多元线性回归结果分析（二） 2011-10-27 14:44

，最近一直很忙，公司的潮起潮落，就好比人生的跌岩起伏，眼看着一步步走向衰弱，却无能为力，也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭：“行到水穷处”，”坐看云起时“。

接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容，上一次，没有写结果分析，这次补上，结果分析如下所示： 结果分析1：

由于开始选择的是“逐步”法，逐步法是“向前”和“向后”的结合体，从结果可以看出，最先进入“线性回归模型”的是“price in thousands\ 建立了模型1，紧随其后的是“Wheelbase\ 建立了模型2，所以，模型中有此方法有个概率值，当小于等于0.05时，进入“线性回归模型”（最先进入模型的，相关性最强，关系最为密切）当大于等 0.1时，从“线性模型中”剔除

结果分析：

1：从“模型汇总”中可以看出，有两个模型，（模型1和模型2）从R2 拟合优度来看，模型2的拟合优度明显比模型1要好一些 （0.422>0.300）

2：从“Anova\可以看出“模型2”中的“回归平方和”为115.311，“残差平方和”为153.072，由于总平方和= 回归平方和+残差平方和，由于

之前的计量课后作业

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

上海房价影响因素的多元线性回归分析

1：研究目的和意义

我国房地产市场从20世纪90年代开始建立到如今已经颇具规模，对我国的经济增长产生了很大的影响，甚至成为了国民经济的支柱型产业。但是近年来，房价的飞速发展又不得不引起我们的重视，在促进经济增长的同时，带来的一系列结构性问题将对房地产行业的健康发展甚至国民经济的可持续发展带来影响。因此研究商品房价格的影响因素，有助于科学的把握房地产市场的发展规律，对整个国民经济都具有很大的意义。

2：研究内容和方法

本文主要以上海为中国房地产市场的代表城市进行分析，通过对1999年至2007年的相关经济数据整理建立起多元线性回归模型。

从理论上来讲，房价的波动主要受宏观经济影响，包括地区生产总值，城镇人均可支配收入，建设成本，城市人口密度，货币政策，土地价格以及房地产开发投资额等指标。这里主要选取商品房平均售价作为因变量，城镇人均可支配收入，城市人口密度，以及房地产开发投资额作为自变量来进行分析，通过多元回归方法来了解商品房价格的影响因素

3：多元回归模型的建立及数据分析 3.1：多元线性回归模型的建立

表一：上海1999～2007年相关经济数据

数据来源：上海统计年鉴 国研网整理

设定三个自变量指标分别为：城镇人均可支配

实验3 多元线性回归模型

一、实验名称：多元线性回归模型.

二、实验目的：掌握多元线性回归模型的建模方法，并会利用Matlab作统计分析与检验. 三、实验题目：设某公司生产的商品在市场的销售价格为x1（元/件）、用于商品的广告费用为x2（万元）、销售量为y（万件）的连续12个月的统计数据如表.

月份 1

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

销售价格x1

100 90 80 70 70 70 70 65 60 60 55 50

广告费用x2

5.50 6.30 7.20 7.00 6.30 7.35 5.60 7.15 7.50 6.90 7.15 6.50

销售量y 55 70 90 100 90 105 80 110 125 115 130 130

四、实验要求：

1、建立销售量y关于销售价格x1和广告费用x2的多元线性回归模型.

1、绘制散点图，可以直观地看出y与x1,x2分别呈线性关系，所以采用多元线性回归模型：y=β0+β1*x1+β2*x2+ε 源程序： clear

x1=[100;90;80;70;70;70;70;65;60;60;55;50];

x2=[5.50;6.30;7.20;7.00;6.30;7.35;5.60;7.15;7.50

多元线性回归模型

一、多元线性回归模型的一般形式

设随机变量y与一般变量x1,x2,?,xp的线性回归模型为：

y??0??1x1??2x2????pxp?? 其中：

写成矩阵形式为：y?X???

?1?y1????1y2???y? X?????????y??n??1x11x21?xn1x12x22?xn2???x1p???0???1??????x2p?1?? ???? ???2?

?????????????xnp?????n???p??二、多元线性回归模型的基本假定

1、解释变量x1,x2,?,xp是确定性变量，不是随机变量，且要求

ran(kX)?p?1?n。这里的rank(X)?p?1?n表明设计矩阵X中自变量列之间

不相关，样本容量的个数应大于解释变量的个数，X是一满秩矩阵。

E(?i)?0,i?1,2,?,n????2,i?j2、随机误差项具有0均值和等方差，即：?

cov(?i,?j)??,(i,j?1,2,?,n)??0,i?j?E(?i)?0，即假设观测值没有系统误差，随机误差?i的平均值为0，随机误差?i的协方差为0表明随机误差项在不同的样本点之间是不相关的（在正态假定下即

为独立），不存在序列相关，并且具有相同的精

多元线性回归分析预测法

多元线性回归分析预测法（Multi factor line regression method，多元线性回归分析法）

目录 [隐藏] ? ? ? ? o 1 多元线性回归分析预测法概述 2 多元线性回归的计算模型[1] 3 多元线性回归模型的检验[1] 4 多元线性回归分析预测法案例分析 4.1 案例一:公路客货运输量多元线性回归预测方法探讨[2] ? ? 5 相关条目 6 参考文献 [编辑]

多元线性回归分析预测法概述

在市场的经济活动中，经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。例如，某一商品的销售量既与人口的增长变化有关，也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。

多元回归分析预测法，是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。 [编辑]

多元线性回归的计算模型[1]

一元线性回归是一个主要影响因素作为

李子奈版的《计量经济学》(第三版)教材P61第12题的实验报告。基于EViews软件的详细实验操作。

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Workfile

李子奈版的《计量经济学》(第三版)教材

第三章 多元线性回归模型

基本概念

(1)多元线性回归模型； (2)偏回归系数；

(3)正规方程组； (4)调整的多元可决系数； (5)多重共线性； (6)假设检验； 练习题

1. 多元线性回归模型的基本假设是什么?试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性

的过程中，哪些基本假设起了作用?

2．在多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同?在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用?

3．为什么说对模型参数施加约束条件后，其回归的残差平方和一定不比未施加约束的残差平方和小?在什么样的条件下，受约束回归与无约束回归的结果相同?

X1X2X34．在一项调查大学生一学期平均成绩(Y)与每周在学习(与其他各种活动(

X4)、睡觉()、 娱乐()

)所用时间的关系的研究中，建立如下回归模型：

Y??0??1X1??2X2??3X3??4X4?u

如果这些活动所用时间的总和为一周的总小时数168。问：保持其他变量不变，而改变其中一个变量的说法是否有意义?该模型是否有违背基本假设的情况? 如何修改此模型以使其更加合理?

5.表3-1给出三变量模型的回归结果。