实验二-一元线性回归模型的估计、检验、预测和应用-学生实验报告

1、实验过程和结果记录：（1）实验数据（2）人均可支配收入与人均消费性支出散点图（3）数据分析步骤4、（5）最终实验结果2、人均可支配收入为12千元时的人均消费性支出和置信度为95%的预测区间计算步骤： （1）一元线性回归方程为Y=0.72717+0.6741420X（2）将0X =12带入样本回归方程可得0Y 的预测值=0.72717+0.674142*12=8.816874千元（3）0e S =千元 结论：因此，当城镇居民家庭的人均可支配收入为12千元时，人均消费性支出地点预测为8.816874千元；置信度为95%的预测区间为（8.816874-1.96*0.0542千元,8.816874+1.96*0.0542千元） 即（8.71千元,8.92千元）六、实验结果及分析1、实验结果：当城镇居民家庭的人均可支配收入为12千元时，人均消费性支出地点预测为8.816874千元；置信度为95%的预测区间为（8.816874-1.96*0.0542千元,8.816874+1.96*0.0542千元） 即（8.71千元,8.92千元）2、实验分析（1）相关系数：相关系数R 实际上是判定系数的平方根，相关系数R 从另一个角度说明了回归直线的拟合优度。

|R|越接近1，表明回归直线对观测数据的拟合程度就越高。

R=0.999592，接近于1，所以人均可支配收入和人均消费支出相关程度高。

（2）判定系数：该指标测度了回归直线对观测数据的拟合程度。

若所有观测点，落在直线上，残差平方和RSS=0，则R^2=1，拟合是完全的；0≤R^2≦1。

R^2越接近1，表明回归平方和占总平方和的比例越大，回归直线与各观测点越接近，用X 的变化来解释Y 值的部分就越多，回归直线的拟合度就越好；反之，R^2越接近0，回归直线的拟合度就越差。

所以，判定系数R^2=0.999185，表示所观测到的我国城镇居民家庭人均消费支出的值与其均值的偏差平方和中有99.92%可以通过人均可支配收入来解释。

线性回归分析实验报告实验报告：线性回归分析一、引言线性回归是一种基本的统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的线性关系。

此实验旨在通过一个实际案例对线性回归进行分析，并解释如何使用该方法进行预测和解释。

二、实验方法1.数据收集：从电商网站收集了一份销售量与广告费用的数据集，其中包括了十个月的数据。

该数据集包括两个变量：广告费用（自变量）和销售量（因变量）。

2.数据处理：首先对数据进行清洗，包括处理缺失值和异常值等。

然后进行数据转换，对广告费用进行对数转换，以适应线性回归的假设。

3.构建模型：使用线性回归模型，将广告费用作为自变量，销售量作为因变量，构建一个简单的线性回归模型。

模型的公式为：销售量=β0+β1*广告费用+ε，其中β0和β1是回归系数，ε是误差项。

4.模型评估：通过计算回归系数的置信区间和检验假设以评估模型的拟合程度和相关性。

此外，还使用残差分析来检验模型的合理性和独立性。

5.模型预测：根据模型的回归系数和新的广告费用数据，预测销售量。

三、实验结果1.数据描述：首先对数据进行描述性统计。

数据集的平均广告费用为1000元，标准差为200元。

平均销售量为1000件，标准差为150件。

广告费用和销售量之间的相关系数为0.8，说明两者存在一定的正相关关系。

2. 模型拟合：通过拟合线性回归模型，得到回归系数的估计值。

估计值的标准误差很小，R-square值为0.64，说明模型可以解释63%的销售量变异。

3.置信区间和假设检验：通过计算回归系数的置信区间，发现β1的置信区间不包含零，说明广告费用对销售量有显著影响。

假设检验结果也支持这一结论。

4.残差分析：通过残差分析，发现残差的分布基本符合正态性假设，没有明显的模式或趋势。

这表明模型的合理性和独立性。

四、结论与讨论通过线性回归分析，我们得出以下结论：1.广告费用对销售量有显著影响，且为正相关关系。

随着广告费用的增加，销售量也呈现增加的趋势。

2.线性回归模型可以解释63%的销售量变异，说明模型的拟合程度较好。

2013－2014第1学期计量经济学实验报告实验（一）：一元线性回归模型实验学号姓名：专业：国际经济与贸易选课班级：实验日期：2013年12月2日实验地点：K306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。

实验内容以下面1、2题为例进行操作。

1、为了研究深圳地方预算中财政收入与国内生产总值关系，运用以下数据：(1)建立深圳的预算内财政收入对GDP的回归；(2)估计模型的参数，解释斜率系数的意义；(3)对回归结果进行检验；(4)若2002年的国内生产总值为3600亿元，试确定2002年财政收入的预测值和预α=)。

测区间(0.052、在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上，公布有美国各航空公司业绩的统计数据。

航班正点准时到达的正点率和此公司每10万名乘客中投诉1(1)做出上表数据的散点图(2)依据散点图，说明二变量之间存在什么关系？(3)描述投诉率是如何根据航班正点率变化，并求回归方程。

一元线性回归分析研究实验报告一元线性回归分析研究实验报告一、引言一元线性回归分析是一种基本的统计学方法，用于研究一个因变量和一个自变量之间的线性关系。

本实验旨在通过一元线性回归模型，探讨两个变量之间的关系，并对所得数据进行统计分析和解读。

二、实验目的本实验的主要目的是：1.学习和掌握一元线性回归分析的基本原理和方法；2.分析两个变量之间的线性关系；3.对所得数据进行统计推断，为后续研究提供参考。

三、实验原理一元线性回归分析是一种基于最小二乘法的统计方法，通过拟合一条直线来描述两个变量之间的线性关系。

该直线通过使实际数据点和拟合直线之间的残差平方和最小化来获得。

在数学模型中，假设因变量y和自变量x之间的关系可以用一条直线表示，即y = β0 + β1x + ε。

其中，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。

四、实验步骤1.数据收集：收集包含两个变量的数据集，确保数据的准确性和可靠性；2.数据预处理：对数据进行清洗、整理和标准化；3.绘制散点图：通过散点图观察两个变量之间的趋势和关系；4.模型建立：使用最小二乘法拟合一元线性回归模型，计算模型的参数；5.模型评估：通过统计指标（如R2、p值等）对模型进行评估；6.误差分析：分析误差项ε，了解模型的可靠性和预测能力；7.结果解释：根据统计指标和误差分析结果，对所得数据进行解释和解读。

五、实验结果假设我们收集到的数据集如下：经过数据预处理和散点图绘制，我们发现因变量y和自变量x之间存在明显的线性关系。

以下是使用最小二乘法拟合的回归模型：y = 1.2 + 0.8x模型的R2值为0.91，说明该模型能够解释因变量y的91%的变异。

此外，p 值小于0.05，说明我们可以在95%的置信水平下认为该模型是显著的。

误差项ε的方差为0.4，说明模型的预测误差为0.4。

这表明模型具有一定的可靠性和预测能力。

六、实验总结通过本实验，我们掌握了一元线性回归分析的基本原理和方法，并对两个变量之间的关系进行了探讨。

目录一、加载工作文件 (7)二、选择方程 (7)1.作散点图 (7)2.进行因果关系检验 (9)三、一元线性回归 (10)四、经济检验 (12)五、统计检验 (13)六、回归结果的报告 (15)七、得到解释变量的值 (15)八、预测应变量的值 (17)实验二一元线形回归模型的估计、检验和预测实验目的：掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法。

实验要求：选择方程进行一元线性回归，进行经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验，预测解释变量和应变量。

实验原理：普通最小二乘法，拟合优度的判定系数R2检验和参数显著性t检验等，计量经济学预测原理。

实验步骤：已知广东省宏观经济部分数据如表2-1所示，要根据这些数据研究和分析广东省宏观经济，建立宏观计量经济模型，从而进行经济预测、经济分析和政策评价。

实验二~实验十二主要都是用这些数据来完成一系列工作。

表2-1 广东省宏观经济数据续上表续上表一、加载工作文件广东省宏观经济数据已经制成工作文件存在盘中，命名为GD01.WF1，进入EViews后选择File/Open打开GD01.WF1。

二、选择方程根据广东数据（GD01.WF1）选择收入法国国内生产总值（GDPS）、财政收入（CS）、财政支出（CZ）和社会消费品零售额（SLC），分别把①CS作为应变量，GDPS作为解释变量；②CZ作为应变量，CS作为解释变量；③SLC作为应变量，GDPS作为解释变量进行一元线性回归分析。

1.作散点图从三个散点图（图2-1~图2~3）可以看出，三对变量都呈现线性关系。

图2-1 图2-2图2-3 2.进行因果关系检验从三个因果关系检验可以看出，GDPS是CS的因；CS不是CZ 的因；GDPS不是SLC的因。

但根据理论CS是CZ的因，GDPS是SLC的因，可能是由于指标设置问题。

所以还是把CS作为应变量，GDPS作为解释变量；CZ作为应变量，CS作为解释变量；SLC作为应变量，GDPD作为解释变量进行一元线性回归分析。

重庆交通大学学生实验报告实验课程名称预测与决策开课实验室管理学院实验室学院07 年级数学专业班一班学生姓名龙凯学号07450115开课时间2009 至2010 学年第 2 学期一元线性回归预测实验报告一、实验要求1、建立一元线性回归预测模型2、回归方程的四项基本的显著性检验3、D-W检验二、实验目的1、通过模型建立和求解的过程，加深对知识的理解。

2、独立自主的完成作业，加强思考和实践能力3、对预测模型的适应范围和用处有更多的了解三、实验题目某商品的需求量同当地农村的人均收入有关，试建立回归预测方程，预测下月人均收入为700元时的商品需求量。

1、输入形式x y350 45400 48450 51500 58550 62600 65630 69670 782、实验结果SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.983373 R Square 0.967022 Adjusted RSquare0.961526 标准误差 2.206747 观测值8 方差分析df SS MS F Significance F回归分析 1 856.7816856.7816175.94011.13E-05残差 6 29.21844.869733总计7 886Coefficients 标准误差t StatP-valueLower 95%Upper95%下限95.0%上限95.0%Intercept 9.022379 3.8846952.3225450.059242-0.4831318.52789-0.4831318.52789X Variable 1 0.097306 0.00733613.264241.13E-050.0793560.1152570.0793560.115257D-W检验x y yi e(i) e(i)*e(i) （e(i)-e(i-1)^2350 45 43.07724 1.92276 3.697006400 48 47.94224 0.05776 0.003336 3.478225450 51 52.80724 -1.80724 3.266116 3.478225500 58 57.67224 0.32776 0.107427 4.558225550 62 62.53724 -0.53724 0.288627 0.748225600 65 67.40224 -2.40224 5.770757 3.478225630 69 70.32124 -1.32124 1.745675 1.168561670 78 74.21324 3.78676 14.33955 26.09166∑e(t)^2=29.2185 ∑(e(t)-e(t-1))^2=43.00135 d=1.471717 3、结果分析根据回归分析结果得出预测方程：y=9.022+0.97x1、可决系数检验：r2=0.97,所以在y的变异中有97%是由x的变化引起的2、相关系数检验：r=0.98，查表得r>r0.05(6)=0.707∴x与y线性相关程度显著。

实验二一元线性回归模型2.1 实验目的掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。

2.2 实验内容建立中国消费函数模型。

以表2.1中国的收入与消费的总量数据为基础，建立中国消费函数的一元线性回归模型。

表2.1数据来源：2004年中国统计年鉴，中国统计出版社2.3 实验步骤2.3.1 散点相关图分析将表1.1的GDP设为变量X，总消费设为Y，建立变量X和Y的相关图，如图2.1所示。

可以看X和Y之间呈现良好的线性关系。

可以建立一元线性回归模型。

2.3.2 估计线性回归模型在数组窗口中点击Proc\Make Equation ，如果不需要重新确定方程中的变量或调整样本区间，可以直接点击OK 进行估计。

也可以在EViews 主窗口中点击Quick\Estimate Equation ，在弹出的方程设定框（见图2.2）内输入模型：Y C X 或 Y = C (1) + C (2) * X图2.2图2.3还可以通过在EViews 命令窗口中键入LS 命令来估计模型，其命令格式为：LS 被解释变量 C 解释变量系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图2.3 所示）。

因此，我国消费函数的估计式为：ˆY2329.4010.547*X =+St 1191.923 0.014899t 1.95 36.71R 2=0.99 s.e.=2091s.e .是回归函数的标准误差，即σˆ=)216(ˆ2-∑t u。

R 2是可决系数。

R 2 = 0.99,说明上式的拟合情况好，y t 变差的99%由变量x t 解释。

因为t = 36.71> t 0.05 (15) = 2.13，所以检验结果是拒绝原假设β1 = 0，即总消费和GDP 之间存在线性回归关系。

上述模型的经济解释是，GDP 每增长1 亿元，我国消费将总额将增加0.547亿元。

图2.42.3.3 残差图在估计方程的窗口选择View\ Actual, Fitted,Residual\Actual, Fitted,Residual Table，得到相应的残差图2.4。

第一题一、实验目的（1）将数据输入并建立工作文件 （2）估计参数 （3）进行假设检验（4）进行点预测和区间预测 （5）对简单的问题进行分析二、实验要求（1） 掌握一元线性回归模型的估计方法 （2） 掌握一元线性回归模型的检验方法 （3） 掌握一元线性回归模型的预测方法三、实验原理普通最小二乘法四、实验内容1．A problem of interest to health officials (and others) is to determine the effects of smoking during pregnancy on infant health. One measure of infant health is birth weight; a birth rate that is too low can put an infant at risk for contracting various illnesses. Since factors other than cigarette smoking that affect birth weight are likely to be correlated with smoking, we should take those factors into account. For example, higher income generally results in access to better prenatal care, as well as better nutrition for the mother. An equation that recognizes this is012bwght cigs faminc βββμ=+++(i) What is the most likely sign for2β?(ii) Do you think cigs and faminc are likely to be correlated? Explain why the correlation might be positive or negative.(iii) Now estimate the equation with and without faminc, using the data in BWGHT.RAW. Report the results in equation form, including the sample size and R-squared. Discuss your results, focusing on whether adding faminc substantially changes the estimatedeffect of cigs on bwght.(i)估计2 的值为正数。

⼀元线性回归模型实验报告⼭东轻⼯业学院实验报告成绩课程名称：计量经济学指导教师：刘海鹰实验⽇期： 2012年4⽉9⽇院（系）：商学院专业班级⾦融10-1 实验地点：机电楼B座5楼学⽣姓名：张⽂奇学号： 201008021029 同组⼈⽆实验项⽬名称：⼀元线性回归⽅程的预测⼀、实验⽬的和要求掌握利⽤ EViews 建⽴⼀元线性回归模型的⽅法，并且进⾏参数估计，对其结果进⾏相关分析以及未来形势的预测。

⼆、实验原理⼀元线性回归模型的建⽴与参数估计及点预测、EViews 软件三、主要仪器设备、试剂或材料计算机、EViews 软件四、实验⽅法与步骤1、启动Eviews5软件，建⽴新的workfile.在主菜单中选择【File】--【New】--【Workfile】,弹出Workfile Create对话框，在Workfile structure type中选择Dated-regular frequency，然后在Frequency 中选择annual，Start date中输⼊1980，End date中输⼊1998，点击OK按钮。

2、在主菜单上依次单击Quick→Empty Group。

3、建⽴⼀个空组，输⼊数据。

4、为每个时间序列取序列名。

单击数据表中的SER01，在数据组对话框中的命令窗⼝输⼊该序列名称Y，回车后Yes。

采⽤同样的步骤修改序列名X。

数据输⼊操作完成。

5、数据输⼊完毕，单击⼯作⽂件窗⼝⼯具条的Save或单击菜单兰的File Save将数据存⼊磁盘,⽂件名为张⽂奇。

6、在主菜单上选Quick菜单，单击Estimate Equation项，屏幕出现Equation Specification估计对话框，在Estimation Settings 中选OLS估计，即Least Squares，输⼊：Y C X（其中C为Eviews固定的截距项系数）。

然后OK，出现⽅程窗⼝。

Eviews的估计结果。

一元线性回归分析实验报告.doc一、实验目的本实验旨在通过一元线性回归模型，探讨两个变量之间的关系，即一个变量是否随着另一个变量的变化而呈现线性变化。

通过实际数据进行分析，理解一元线性回归模型的应用及其局限性。

二、实验原理一元线性回归是一种基本的回归分析方法，用于研究两个连续变量之间的关系。

其基本假设是：因变量与自变量之间存在一种线性关系，即因变量的变化可以由自变量的变化来解释。

一元线性回归的数学模型可以表示为：Y = aX + b，其中Y是因变量，X是自变量，a是回归系数，b是截距。

三、实验步骤1.数据收集：收集包含两个变量的数据集，用于建立一元线性回归模型。

2.数据预处理：对数据进行清洗、整理和标准化，确保数据的质量和准确性。

3.绘制散点图：通过散点图观察因变量和自变量之间的关系，初步判断是否为线性关系。

4.建立模型：使用最小二乘法估计回归系数和截距，建立一元线性回归模型。

5.模型评估：通过统计指标（如R²、p值等）对模型进行评估，判断模型的拟合程度和显著性。

6.模型应用：根据实际问题和数据特征，对模型进行解释和应用。

四、实验结果与分析1.数据收集与预处理：我们收集了一个关于工资与工作经验的数据集，其中工资为因变量Y，工作经验为自变量X。

经过数据清洗和标准化处理，得到了50个样本点。

2.散点图绘制：绘制了工资与工作经验的散点图，发现样本点大致呈线性分布，说明工资随着工作经验的变化呈现出一种线性趋势。

3.模型建立：使用最小二乘法估计回归系数和截距，得到一元线性回归模型：Y = 50X + 2000。

其中，a=50表示工作经验每增加1年，工资平均增加50元；b=2000表示当工作经验为0时，工资为2000元。

4.模型评估：通过计算R²值和p值，对模型进行评估。

在本例中，R²值为0.85，说明模型对数据的拟合程度较高；p值为0.01，说明自变量对因变量的影响是显著的。

一元线性回归模型的参数估计实验报告一、实验目的通过实验了解一元线性回归模型，理解线性回归模型的原理，掌握回归系数的计算方法和用途，并运用Excel对一组数据进行一元线性回归分析，并解释拟合结果。

二、实验原理1.一元线性回归模型一元线性回归模型是指只有一个自变量和一个因变量之间存在线性关系，数学为：`Y = β0 + β1X + ε`其中，Y表示因变量的数值，X表示自变量的数值，β0和β1分别是系数，ε表示误差项。

系数是待求的，误差项是不可观测和无法准确计算的。

2.回归系数的计算方法回归系数通常使用最小二乘法进行计算，最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的方法。

具体计算方法如下：（1）计算X的平均值和Y的平均值；（2）计算X和Y的样本标准差；（3）计算X和Y的协方差以及相关系数；（4）计算回归系数β1和截距β0；三、实验步骤1.导入实验数据将实验数据导入Excel，并进行清理。

2.绘制散点图在Excel中绘制散点图，判断是否存在线性关系。

3.计算相关系数通过Excel的相关系数函数计算出X和Y的相关系数。

通过Excel的回归分析函数计算出回归方程。

5.分析结果分析回归方程的拟合程度以及回归系数的意义。

四、实验结果1.数据准备通过Excel的回归分析函数，计算出回归系数为β0=1.1145，β1=2.5085，回归方程为`Y=1.1145+2.5085X`，如下图所示：（1）拟合程度：相关系数为0.870492，说明自变量和因变量之间存在一定的线性关系，回归方程的拟合程度较好。

（2）回归系数的意义：截距为1.1145，表示当自变量为0时，因变量的值为1.1145；回归系数为2.5085，表示自变量增加1个单位，因变量会增加2.5085个单位。

山西大学实验报告实验报告题目：计量经济学实验报告学院：专业：课程名称：计量经济学学号：学生姓名：教师名称：崔海燕上课时间：一、实验目的：掌握一元线性回归模型的参数估计方法以及对模型的检验和预测的方法。

二、实验原理：1、运用普通最小二乘法进行参数估计；2、对模型进行拟合优度的检验；3、对变量进行显著性检验；4、通过模型对数据进行预测。

三、实验步骤：（一）建立模型1、新建工作文件并保存打开Eviews软件，在主菜单栏点击File\new\workfile，输入start date 1978和end date 2006并点击确认，点击save键，输入文件名进行保存。

2输入并编辑数据在主菜单栏点击Quick键，选择empty\group新建空数据栏，先输入被解释变量名称y，表示中国居民总量消费，后输入解释变量x，表示可支配收入，最后对应各年分别输入数据。

点击name键进行命名，选择默认名称Group01,保存文件。

得到中国居民总量消费支出与收入资料：年份X Y19786678.83806.719797551.64273.219807944.24605.5198184385063.919829235.25482.4198310074.65983.21984115656745.7198511601.77729.2198613036.58210.9198714627.788401988157949560.5198915035.59085.5199016525.99450.9199118939.610375.8199222056.511815.3199325897.313004.7199428783.413944.2199531175.415467.9199633853.717092.5199735956.218080.6199838140.919364.119994027720989.3200042964.622863.92001 46385.4 24370.1 2002 51274 26243.2 2003 57408.1 28035 2004 64623.1 30306.2 2005 74580.4 33214.4 2006 85623.1 36811.2注：y 表示中国居民总量消费 x 表示可支配收入3、 画散点图，判断被解释变量与解释变量之间是否为线性关系在主菜单栏点击Quick\graph 出现对话框，输入 “x y ”，点击确定。

实验实训报告课程名称：计量经济学实验开课学期： 2012-2013学年第二学期开课系(部)：经济系开课实验(训)室：数量经济分析实验室学生姓名：汪翠专业班级： 10级证券二班学号： 20093210516 重庆工商大学融智学院教务处制实验题目实验概述【实验(训)目的及要求】目的：熟悉EViews软件基本功能；掌握一元线性回归模型的估计、检验。

要求：熟悉EViews软件基本使用功能；掌握描述统计和一元线性回归分析基本内容。

【实验(训)原理】当一元线性回归模型在满足线性模型古典假设的前提下，最小二乘估计结果具有线性性、无偏性、有效性等性质，在此基础上对估计所得的模型进行经济意义检验及统计检验(可决系数检验、参数显著性检验)。

实验内容【实验(训)方案设计】（一）要求完成的实验内容1、创建工作文件和导入数据；2、完成变量的描述性统计；3、作一元线性回归估计；4、统计检验；（二）具体操作程序1、Eviews软件基本使用功能（1）启动软件包（2）创建工作文件和导入数据（3）输入和编辑数据（4）由组的观察查看组内序列的数据特征（5）保存研究成果（工作文件）2、一元回归模型的参数估计和统计检验（1）加载工作文件，或录入数据（2）选择方程：选择方程估计方法，选择回归分析的样本范围（3）线性回归估计（4）统计检验：可决系数分析；参数显著性分析；【实验(训)过程】（实验(训)步骤、记录、数据、分析）1、根据实验数据的相关信息建立Workfile；在菜单中依次点击File\New\Workfile,在出现的对话框“Workfile range”中选择数据频率。

因为本例分析中国2007各地区税收Y对国内生产总值GDP的影响。

因此，在数据频率选项中选择“Unstructured/Undated”选项。

在“observations”输入“31”。

2、导入数据；在菜单栏中选择“Quick\Empty Group”,将Y及X的数据从Excel导入，并将这两个序列的名称分别改为“Y”、“GDP 或者在EViews命令窗口中直接输入“data Y GDP弹出的编辑框中将这两个变量的时间数列数据从Excel中复制过来。

实验一：线性回归分析实验目的：通过本次试验掌握回归分析的基本思想和基本方法，理解最小二乘法的计算步骤，理解模型的设定T检验，并能够根据检验结果对模型的合理性进行判断，进而改进模型。

理解残差分析的意义和重要性，会对模型的回归残差进行正态型和独立性检验，从而能够判断模型是否符合回归分析的基本假设。

实验内容：用线性回归分析建立以高血压作为被解释变量，其他变量作为解释变量的线性回归模型。

分析高血压与其他变量之间的关系。

实验步骤：1、选择File | Open | Data 命令，打开gaoxueya.sav图1-1 数据集gaoxueya 的部分数据2、选择Analyze | Regression | Linear…命令，弹出Linear Regression (线性回归) 对话框，如图1-2所示。

将左侧的血压（y）选入右侧上方的Dependent(因变量) 框中，作为被解释变量。

再分别把年龄（x1）、体重（x2）、吸烟指数（x3）选入Independent （自变量）框中，作为解释变量。

在Method（方法）下拉菜单中，指定自变量进入分析的方法。

图1-2 线性回归分析对话框3、单击Statistics按钮，弹出Linear Regression : Statistics（线性回归分析：统计量）对话框，如图1-3所示。

1-3线性回归分析统计量对话框4、单击 Continue 回到线性回归分析对话框。

单击Plots ，打开Linear Regression:Plots （线性回归分析：图形）对话框，如图1-4所示。

完成如下操作。

图1-4 线性回归分析：图形对话框5、单击Continue ，回到线性回归分析对话框，单击Save按钮，打开Linear Regression；Save 对话框，如图1-5所示。

完成如图操作。

图1-5 线性回归分析：保存对话框6、单击Continue ，回到线性回归分析对话框，单击Options 按钮，打开Linear Regression ；Options 对话框，如图1-6所示。

科学实验报告范文实验报告是把实验的目的、方法、过程、结果等记录下来，经过整理，写成的书面汇报。

以下是我整理的实验报告范文，欢迎大家参阅。

第1篇:一元线性回归模型实验报告一、实验内容：利用一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响1、实验目的：掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验2、实验要求：(1)对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理;(2)对回归模型做出经济上的解释;(3)独立完成实验建模和实验报告。

二、实验报告----中国年人均消费与经济水平之间的关系1、问题的提出居民的消费在社会经济发展中具有重要的作用，合理适度的消费可以有利的促进经济的平稳健康的增长。

要充分发挥消费对经济的拉动作用，关键问题是如何保证居民的消费水平。

根据宏观经济学理论，一国的GDP扣除掉折旧和税收就是居民的可支配的收入了，而居民的收入主要用于两个方面：一是储蓄，二是消费。

如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，这样居民用于消费的应该也会增加。

本次实验通过运用中国年人均消费与经济水平(用人均GDP这个指标来表示)数据，建立模型研究人均消费和经济水平之间的关系。

西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。

消费经济学有关收入与消费的关系即消费函数理论有：(1)凯恩斯的绝对收入理论。

该理论认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。

并且进一步假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。

(2)杜森贝利的相对收入消费理论。

该理论认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。

这些理论都强调了收入对消费的影响。

除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。

(1)利率。

一般情况下，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。

但在现实中利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。

(2)价格指数。

价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。

线性回归法实验报告线性回归是一种基本的统计学方法，用来建立一个自变量和一个或多个因变量之间的线性关系模型。

其基本原理是寻找最佳的直线来拟合数据，以预测或解释因变量的数值。

本篇实验报告将介绍线性回归的基本原理和实验过程，并通过一个具体的案例进行分析和实现。

二、实验目的1. 理解线性回归的基本原理和模型；2. 掌握如何使用Python进行线性回归分析；3. 使用线性回归模型分析实际数据，并对结果进行解释和评估。

三、实验步骤1. 数据准备：选择一个合适的数据集，包括自变量和因变量。

2. 数据预处理：对数据进行清洗和归一化处理，使其符合线性回归的要求。

3. 数据分割：将数据集分为训练集和测试集，用于训练和评估模型。

4. 模型训练：使用训练集数据拟合线性回归模型。

5. 模型评估：使用测试集数据对模型进行评估，包括计算预测误差和确定模型的可靠性。

6. 结果解释和可视化：根据模型结果和评估指标，对结果进行解释和可视化展示。

四、实验案例本次实验选择一个汽车销售数据集进行分析，其中自变量为汽车的年龄和公里数，因变量为汽车的价格。

我们的目标是建立一个线性模型，以预测汽车的价格。

1. 数据准备首先，我们需要收集关于汽车价格、年龄和公里数的数据。

可以通过互联网查找相关的数据集，或者自己收集数据。

收集到数据后，可以将其保存为CSV或Excel 文件。

2. 数据预处理在进行线性回归分析之前，我们需要对数据进行预处理。

首先，对数据进行清洗，处理缺失值和异常值。

然后，对数据进行归一化处理，使其在相同的量级上。

3. 数据分割将数据集分为训练集和测试集的过程称为数据分割。

一般情况下，我们将70%的数据用于训练模型，将30%的数据用于测试模型。

4. 模型训练使用训练集数据来训练线性回归模型。

可以使用Python中的机器学习库，如scikit-learn来实现线性回归模型的训练。

5. 模型评估使用测试集数据对训练好的模型进行评估。

可以计算预测误差，如均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)，来评估模型的预测能力。

实验2 一元线性回归模型一、实验内容：利用一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响1、实验目的：掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验2、实验要求：（1）对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理；（2）对回归模型做出经济上的解释；（3）独立完成实验建模和实验报告。

二、实验报告----中国1978-2006年人均消费与经济水平之间的关系1、问题的提出居民的消费在社会经济发展中具有重要的作用，合理适度的消费可以有利的促进经济的平稳健康的增长。

要充分发挥消费对经济的拉动作用，关键问题是如何保证居民的消费水平。

根据宏观经济学理论，一国的GDP扣除掉折旧和税收就是居民的可支配的收入了，而居民的收入主要用于两个方面：一是储蓄，二是消费。

如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，这样居民用于消费的应该也会增加。

本次实验通过运用中国1978-2006年人均消费与经济水平（用人均GDP这个指标来表示）数据，建立模型研究人均消费和经济水平之间的关系。

西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。

消费经济学有关收入与消费的关系即消费函数理论有：（1）凯恩斯的绝对收入理论。

该理论认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。

并且进一步假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。

（2）杜森贝利的相对收入消费理论。

该理论认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。

这些理论都强调了收入对消费的影响。

除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。

（1）利率。

一般情况下，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。

但在现实中利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。

（2）价格指数。

价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。

（3）生活环境，生活理念。

有些人受传统消费观念的影响，对现在流行的超前消费很不赞同，习惯于把钱存入银行，这样势必会影响一个地区的消费水平。