描述性统计分析-Eviews
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主讲人：刘莎莎
第三讲 描述性统计分析
一、 序列窗口下的描述性统计分析
知识点1：如何以建立组对象的方式将数据导入到Eviews中去（第二种导入数
据的方式）。
知识点2：如何在序列窗口下实现简单描述性统计量和直方图，将直方图和正态
分布曲线叠加在一起，从而更直观地观察数据的分布特征。（如何将EViews图形
复制粘贴到word中）
知识点3：如何在序列窗口下实现描述性统计量的假设检验
知识点4：如何实现将单序列按某一变量分类后再进行描述性统计分析（本案例
的分类变量是该天是星期几）
知识点5：如何实现将单序列按某一变量分类后再进行假设检验
知识点6：如何画上证综指日对数收益率的QQ图
知识点7：如何估计数据的经验分布函数的参数
案例数据说明：2003年1月6日-2009年6月26日上证综指日对数收益率。
二、序列组窗口下的描述性统计分析
知识点1：如何通过打开excel文件的方式将数据导入到Eviews中去。（第三种
导入数据的方式）。
知识点2：如何实现多变量的描述性统计量
知识点3：如何实现多变量描述性统计量的假设检验
案例数据说明：国家统计调查队分别在两个地区调查了10个家庭的收入
知识点4：如何计算当前序列组的相关系数矩阵，协方差矩阵
主讲人：刘莎莎
案例数据说明：1983-2000年我国粮食生产与相关投入的数据，变量包括粮食产
量（单位：万吨）、农业化肥施用量（单位：万千克）、粮食播种面积（单位：
公顷）
附注：描述性统计量的计算公式
标准差(Std.Dev.)的计算公式是：
1)(
12
−−
=∑
=
Tyy
sT
tt
其中，ty
是观测值，y
是样本平均数。
偏度（Skewness）的计算公式是：
∑
=−
=T
tt
syy
TS
13)(1
其中，ty
是观测值，y
是样本平均数,s是样本标准差，T是样本容量。对
称分布的偏度是零，比如正态分布。
峰度（Kurtosis）的计算公式是:
∑
=−
=T
tt
syy
TS
14)(1
其中，ty
是观测值，y
是样本平均数,s是样本标准差，T是样本容量。
正态分布的峰度值是3。 主讲人：刘莎莎
JB统计量的计算公式是：
])3(
41
[
622−+−
=KSkT
JB
)2(~2χ
JB统计量用来检验序列值是否服从正态分布。这里的T指数据的个数。对
于一个可直接观测到的序列，k值取零；如果该序列是某一回归方程的残差序列
（估计的序列），则k表示方程中解释变量的个数，S是偏度值，K是峰度值。
在原假设成立的条件下，JB统计量服从自由度为2的2χ分布。输出结果给出的
概率指JB统计量取值大于样本计算的JB值的概率。以检验水平为5%为例，如
果这个概率大于0.05，说明JB值落在了原假设的接受域，则应该接受原假设；
如果这个概率小于0.05，说明JB值落在了原假设的拒绝域，则应该拒绝原假设。
