多元線性回歸模型實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、實(shí)驗(yàn)一 實(shí)驗(yàn)室機(jī)器號(hào)任課教師實(shí)驗(yàn)教師實(shí)驗(yàn)時(shí)間 月 日評(píng)語(yǔ)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵蠖嘣€性回歸模型的變量選擇與參數(shù)估計(jì) 1.熟悉多元線性回歸模型中的解釋變量的引入2.掌握對(duì)計(jì)算結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析與經(jīng)濟(jì)分析二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容為研究美國(guó)人對(duì)子雞的消費(fèi)量，提供19601982年的數(shù)據(jù)。其中：Y每人的子雞消費(fèi)量，磅-每人實(shí)際可支配收入，美元-子雞每磅實(shí)際零售價(jià)格，美分-豬肉每磅實(shí)際零售價(jià)格，美分-牛肉每磅實(shí)際零售價(jià)格，美分-子雞替代品每磅綜合實(shí)際價(jià)格，美分。是豬肉和牛肉每磅實(shí)際零售價(jià)格的加權(quán)平均，其權(quán)數(shù)是在豬肉和牛肉的總消費(fèi)量中兩者各占的相對(duì)消費(fèi)量。假定模型為線性回歸模型，估計(jì)此模型的參數(shù)。對(duì)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，并對(duì)結(jié)

2、果進(jìn)行經(jīng)濟(jì)解釋。1、 啟動(dòng)Eviews3.12、 建立新工作文檔，輸入時(shí)間范圍數(shù)據(jù)196019823、 設(shè)模型為Yi=1+2X2+3X3+4X4+5X5+6X6+i4、 單擊調(diào)入數(shù)據(jù)5、 主頁(yè)上單擊quickEstimate Equation，輸入y c x2 x3 x4 x5 x6，單擊OK,出現(xiàn)數(shù)據(jù)回歸結(jié)果:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/29/10 Time: 22:56Sample: 1960 1982Included observations: 23VariableCoefficientStd. Errort-St

3、atisticProb. C38.596914.2144889.1581500.0000X20.0048890.0049620.9853700.3383X3-0.6518880.174400-3.7378890.0016X40.2432420.0895442.7164430.0147X50.1043180.0706441.4766740.1580X6-0.0711100.098381-0.7228050.4796R-squared0.944292 Mean dependent var39.66957Adjusted R-squared0.927908 S.D. dependent var7.3

4、72950S.E. of regression1.979635 Akaike info criterion4.423160Sum squared resid66.62224 Schwarz criterion4.719376Log likelihood-44.86634 F-statistic57.63303Durbin-Watson stat1.100559 Prob(F-statistic)0.0000006、將上述回歸結(jié)果整理如下：Yi=38.59691+0.004889X2-0.651888X3+0.243242X4+0.104318X5-0.071110X6 (9.158150) (

5、0.985370)（-3.737889）（2.716443）（1.476674）（-0.722805）R2=0.944292 修正后R2=0.927908 F=57.63303三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果從回歸結(jié)果看，從估計(jì)的結(jié)果可以看出，模型的擬合較好?？山^系數(shù)R2 和修正后R2 都大于0.9，說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度非常好。系數(shù)顯著性檢驗(yàn)：對(duì)于2，t統(tǒng)計(jì)量為0.985370。給定=0.05，查t分布表，在自由度為n-6=17下，的臨界值t0.025（17）=2.110，因?yàn)閠，<t0.025（17），所以接受H0：2=0，表明每人實(shí)際可支配收入可能是影響每人的子雞消費(fèi)量的因素。同理56的t統(tǒng)計(jì)量也小

6、于t0.025（17），所以，牛肉每磅實(shí)際零售價(jià)格和, 子雞替代品每磅綜合實(shí)際價(jià)格也有可能是每人的子雞消費(fèi)量的影響因素。對(duì)于3 4，t統(tǒng)計(jì)量分別為-3.737889和2.716443。給定=0.05，查t分布表，在自由度為n-6=17下，的臨界值t0.025（17）=2.110，因?yàn)閠>t0.025（17），所以拒絕H0：3 =0，拒絕H0：4 =0。故在5%的顯著水平下，3 4 的值顯著不為零這表明子雞每磅實(shí)際零售價(jià)格和豬肉每磅實(shí)際零售價(jià)格是每人的子雞消費(fèi)量的主要影響因素。F統(tǒng)計(jì)量為57.63303。給定=0.05，查F分布表，F(xiàn)0.05（5，17）=2.81，F(xiàn)> F0.05（5，17）,則拒絕原假設(shè)H0。說(shuō)明回歸方程顯著。線性模型成立。盡管從經(jīng)濟(jì)意義上看每人的子雞消費(fèi)量可能受每人實(shí)際可支配收入，牛肉每磅實(shí)際零售價(jià)格，子雞替代品每磅綜合實(shí)際價(jià)格的影響。但回歸結(jié)果說(shuō)明主要取決于子雞每磅實(shí)際零售價(jià)格和豬肉每磅實(shí)際零售價(jià)格的影響。 四、實(shí)驗(yàn)總結(jié)通過(guò)做實(shí)驗(yàn)二，我熟悉多元線性回歸模