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Eviews实验报告
本次实验使用Eviews对数据进行了分析和建模，主要分为以下几个部分：
一、数据预处理
1. 数据清洗：对数据进行了初步的检查和清洗，处理了数据中的缺失值和异常值；
2. 数据变换：对原始数据进行了对数化处理，使其符合正态分布。
二、数据分析
1. 描述性统计：通过统计均值、标准差、相关系数等指标，对数据进行了分析和描述；
2. 单因素分析：使用单因素方差分析对不同自变量与因变量之间的关系进行了检验。
三、建模分析
1. 模型选择：根据变量相关性和变量显著性等因素，最终选择了一组自变量，建立了多元线性回归模型；
2. 模型检验：对建立的模型进行了残差分析，验证了模型的可靠性和稳定性；
3. 预测分析：利用建立的模型对新数据进行了预测，并进行了模型预测精度的评估。
四、实验结论
通过Eviews的分析和建模，得出了以下结论：
1. 数据清洗和变换可以提高数据分析的准确性和可靠性；
2. 描述性统计和单因素分析可以为建模提供有用的参考和决策依据；
3. 多元线性回归模型可以较好地解释自变量与因变量之间的关系，并可进行预测和决策分析。
综上所述，本次实验通过Eviews软件对数据进行了分析和建模，得出了有关数据的一些重要结论，为后续数据分析和决策提供了基础和支持。
Eviews-描述统计分析与参数假设检验Eviews是一款广泛应用于经济学、金融学等领域的数据分析软件。
其中，描述统计分析和参数假设检验是Eviews中的基本功能之一。
以下将详细介绍Eviews 中如何进行描述统计分析和参数假设检验的具体操作方法。
描述统计分析描述统计分析是对数据集进行总体概括和分布情况的分析。
在Eviews中，可以通过菜单栏中的“Statistics”选项进行相关操作。
具体步骤如下：1.打开Eviews软件，并导入待分析的数据文件。
2.选择菜单栏中的“Statistics”选项，点击“Basic Statistics”。
3.在弹出的窗口中，选择需要分析的变量，并确定分析的统计量（如均值、中位数、标准差等），然后点击“OK”按钮即可得到分析结果。
例如，我们选择分析一个名为“GDP”的变量。
在选中该变量后，我们可以在“Basic Statistics”窗口中选择“Mean”、“Standard deviation”等统计量，以获得该变量的基本分布情况。
除了基本统计量之外，Eviews还提供了更复杂的统计分析方法，如离散化分析、分组统计、趋势分析等。
用户可以根据具体需求选择不同的统计方法。
参数假设检验参数假设检验是对总体参数进行检验的过程，常用于回归分析等应用领域。
在Eviews中，可以通过菜单栏中的“View”选项进行相关操作。
具体步骤如下：1.在Eviews中进行回归分析等操作后，选中待检验变量。
2.选择菜单栏中的“View”选项，点击“Residual Tests”。
3.在弹出的窗口中，选择需要进行的检验类型（如正态性检验、异方差性检验等），然后点击“OK”按钮即可得到检验结果。
例如，在进行回归分析后，我们需要检验“残差”序列是否满足正态性假设。
在选中该变量并打开“Residual Tests”的窗口后，我们可以选择“Normality Test”并点击“OK”按钮，即可得到该检验的结果。
eviews实验报告总结eviews实验报告总结篇一：Evies实验报告实验报告一、实验数据：1994至201X年天津市城镇居民人均全年可支配收入数据 1994至201X年天津市城镇居民人均全年消费性支出数据 1994至201X年天津市居民消费价格总指数二、实验内容：对搜集的数据进行回归，研究天津市城镇居民人均消费和人均可支配收入的关系。
三、实验步骤：1、百度进入“中华人民共和国国家统计局”中的“统计数据”，找到相关数据并输入Exc el，统计结果如下表1：表11994年--201X年天津市城镇居民消费支出与人均可支配收入数据2、先定义不变价格（1994=1）的人均消费性支出（Yt）和人均可支配收入（Xt）令：Yt=cn sum/priceXt=ine/pri ce 得出Yt与Xt的散点图，如图1.很明显，Yt和X t服从线性相关。
图1 Yt和Xt散点图3、应用统计软件EVies完成线性回归解：根据经济理论和对实际情况的分析也都可以知道，城镇居民人均全年耐用消费品支出Yt依赖于人均全年可支配收入Xt的变化，因此设定回归模型为 Yt=β0+β?Xt﹢μt（1）打开E Vies软件，首先建立工作文件， Fil e rkfile ,然后通过bject建立 Y、X系列，并得到相应数据。
（2）在工作文件窗口输入命令：l s y c x,按E nter键，回归结果如表2 ：表2 回归结果根据输出结果，得到如下回归方程：Y t=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjust ed R2=0.995055 F-sta tistic=3019.551 残差平方和Sum sq uared resi d =1254108回归标准差S.E.f regressi n=299.2978（3）根据回归方程进行统计检验：拟合优度检验由上表2中的数分别为0.995385和0.995055，计算结果表明，估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
一、 描述统计分析与参数假设检验1、序列的view 功能键1.1 Histogram and statsHistogram and stats 选项中统计量包括均值（means ）、中位数（median ）、最大值（maximum ）、最小值（minimum ）、标准差（std.dev.）、偏度（skewness ）、峰度（kurtosis ）以及jarque -bera 统计量与其概率值。
｛根据其概率值p 来决定是否拒绝零假设，p 大于检验水平，不能拒绝样本序列服从正态分布的原假设｝（显示选定序列的直方图以及给出序列的有关统计量）（表格形式显示有关统计量的值） （以表格形式进行分组统计）（以箱式图形式进行分组统计描述）1.2 stats table（绘制序列统计表）stats table表示以表格的形式显示选定序列有关统计量的值。
1.3 stats by classification （序列分组统计描述）1.4 one-way tabulation （绘制序列单因素列联表）output选项组供用户选择输出结果的显示项，包括区间内的观测值计数（show count）、是否显示百分比和累计百分比（show percentage）以及是否显示频数和累积频数（show cumulative）。
2、序列组基本统计分析2.1 序列组的统计描述使用common sample 选项要求序列组中各个序列在当前样本范围内都有观测值；使用 individual sample 选项在计算统计量时，将每个序列有值的观测值分别进行计算。
若序列组中没有缺失值或者各个序列的缺失值处于同一样本期间时，这两项没有区别。
多了两个统计量 sum （样本和）和sum sq.dev. (样本方差)。
（共同样本） （单个样本）2.2 相关分析和协方差分析相关系数矩阵协方差矩阵2.3 单个总体的假设检验单个总体的假设检验是利用某些检验统计量对样本均值、方差以及分位数进行检验，其中经常使用的是均值检验和方差检验。
国内生产总值的影响因素分析本文研究国内生产总值（Y）的影响因素，选取了居民消费（X1）、能源消费总量（X2）、进出口总额（X3）、研究与试验发展经费支出(亿元)（X4）作为备选的影响因素，考虑到这几个变量的量级比较大，在进行回归分析时，将其进行对数化处理。
1.描述性统计变量均值中位数最大值最小值标准差偏度峰度LNY 12.86926 13.01351 13.83137 11.61605 0.735265 -0.331551 1.770076 LNX1 11.90659 11.95283 12.86667 10.82903 0.694463 -0.108624 1.640711 LNX2 12.71945 12.83097 13.11836 11.9547 0.354575 -0.864171 2.603336 LNX3 12.04816 12.29397 12.68298 10.64979 0.604899 -1.046877 3.002632 LNX4 8.759079 8.966104 10.10206 6.949367 1.011978 -0.37255 1.8154942.回归结果通过eviews8进行回归分析，结果见下表：从经济意义检验来看，各解释变量对被解释变量应该表现为正向影响，而LNX2的系数为负，这显然无法通过经济意义检验，这可能存在多重共线性。
从拟合优度检验来看，其拟合优度为0.9993，接近于1，表明这些解释变量能够解释99.93%的被解释变量的变化，而且调整后的拟合优度为0.9991，拟合效果非常好。
从统计检验来看，LNX1和LNX4系数的t检验对应的p值小于1%，即在1%的显著水平下，两变量对LNY有显著的影响，考虑到系数为正数，两变量对LNY表现为显著的正向影响，面LNX2和LNX3则无法通过10%的显著性t检验，这表明两者对LNY无显著影响，当然这有可能是因为多重共线性的问题。
eviews描述性统计分析表步骤在我们的日常工作中，对于数据分析的结果，常常要用到描述性统计表来分析。
这是一种图表统计表格，通常情况下，描述性统计表使用最多的是 Java编写和使用。
而 Excel是在 Java 开发环境下编写和使用的。
今天就以它为例说明一下描述性统计表表的制作过程。
首先我们要做的就是将所需要进行分析的数据导入 Excel表格，然后根据表格需求进行处理了。
如果数据在这里不能够清晰反映出来，就需要对各个变量进行属性替换或修改了，以方便后续分析。
然后我们要按照表格顺序生成一张统计图表啦！可以看到这些图表的属性包括：性别、年龄、种族、国家/地区（如果有的话）、来源（来自哪里）及工作年限等（需要详细说明),每个图表都包含了一些参数设置或说明。
当然，这些参数可以自定义配置或在统计图表中添加或者修改啊！1.在项目界面中选择表格并创建，然后单击“添加表头”按钮。
选择“列表”，然后点击“数据项”按钮，将“属性”项复制到表中的任何位置。
复制后单击“确定”按钮即可完成一个表头的创建。
如图所示，在窗口中左部有两个小的文本框可选择：“基本信息”和“属性”。
选择“基本信息”后会弹出两个对话框。
左侧“基本信息”框为已经创建好的表的详细信息，右侧的“属性”栏显示了在 Excel中添加表中的其他参数信息啦！如图所示，选中“数据项”后可以看到其主要包含以下参数（默认情况下会使用公式来计算出来):所有表头都是以此公式为基础进行修改的！当需要将表头合并时，在这里我们就使用公式即可啦！2.然后点击“新建表头”按钮。
在“表头”页面中，我们看到里面有一组关于图表数据配置的文档。
在这里，我们想了解一个新表的配置信息。
我们可以选择这组文档，下面有详细的配置说明：我们可以将所有图表进行配置后设置成表格样式（有需要可自行调整）。
接着，我们点击“创建新表头”按钮。
新建的表头文件就会创建了，下面介绍一下创建新表的方法。
先在表格中新建一个新表头，这个表头文件名叫 DB格式，里面包含了很多数据。
EViews图像及结果分析EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。
当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。
本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。
4.1 图形对象图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。
通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。
下面介绍图形对象的基本操作。
4.1.1 图形(Graph)对象的生成图形对象也是工作文件中的基本对象之一。
要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。
选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。
如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。
图4-1 序列窗口下图形对象的生成此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。
“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。
“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。
图4-2 “Line”折线图“Bar”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。
“Spike”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。
“Seasonal Stacked Line”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line”表示生成的是季节性分割线。
如果在序列组(群)对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-3所示的界面。
这里有9种图形可供选择。
其前4种与上面讲述的相同。
图4-3 序列组(群)窗口下图对象的生成其中，“Scatter”表示生成散点图。
eviews案例分析作业Eviews案例分析作业。
本次作业将通过Eviews软件对某公司销售数据进行分析，以便更好地理解和运用Eviews软件进行实际数据分析。
首先，我们需要导入销售数据，并对数据进行初步的描述性统计分析。
在Eviews软件中，我们可以通过导入数据文件，选取所需变量，并进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大最小值等。
通过这些统计指标，我们可以对销售数据的整体情况有一个初步的了解。
接下来，我们可以利用Eviews软件进行时间序列分析。
通过Eviews的时间序列分析功能，我们可以对销售数据的趋势、季节性和周期性进行分析，从而更好地了解销售数据的变化规律。
同时，我们还可以利用Eviews软件进行相关性分析，找出销售数据与其他变量之间的相关关系，帮助我们更好地理解销售数据的影响因素。
除了时间序列分析，Eviews软件还可以进行回归分析。
通过回归分析，我们可以建立销售数据与其他变量之间的数学模型，从而预测销售数据的变化趋势。
在Eviews软件中，我们可以选择合适的回归模型，并进行参数估计和显著性检验，以确定最优的回归模型，从而更准确地预测销售数据的变化。
最后，我们可以利用Eviews软件进行模型诊断和检验。
在建立了销售数据的数学模型之后，我们需要对模型进行诊断和检验，以验证模型的有效性和稳定性。
通过Eviews软件的模型诊断功能，我们可以对模型的残差进行分析，检验模型的拟合优度，并对模型进行修正和改进，以提高模型的预测能力和解释能力。
通过以上对Eviews软件在销售数据分析中的应用，我们可以更好地理解和运用Eviews软件进行实际数据分析。
Eviews软件提供了丰富的数据分析功能，可以帮助我们更好地理解数据的规律和特点，从而更准确地预测和分析数据的变化。
希望本次作业对大家能够有所帮助，更好地掌握Eviews软件的数据分析技能。
一、 描述统计分析与参数假设检验1、序列的view 功能键1.1 Histogram and statsHistogram and stats 选项中统计量包括均值（means ）、中位数（median ）、最大值（maximum ）、最小值（minimum ）、标准差（std.dev.）、偏度（skewness ）、峰度（kurtosis ）以及jarque-bera 统计量与其概率值。
｛根据其概率值p 来决定是否拒绝零假设，p 大于检验水平，不能拒绝样本序列服从正态分布的原假设｝（显示选定序列的直方图以及给出序列的有关统计量）（表格形式显示有关统计量的值） （以表格形式进行分组统计）（以箱式图形式进行分组统计描述）1.2 stats table（绘制序列统计表）stats table表示以表格的形式显示选定序列有关统计量的值。
1.3 stats by classification （序列分组统计描述）1.4 one-way tabulation （绘制序列单因素列联表）output选项组供用户选择输出结果的显示项，包括区间内的观测值计数（show count）、是否显示百分比和累计百分比（show percentage）以及是否显示频数和累积频数（show cumulative）。
2、序列组基本统计分析2.1 序列组的统计描述使用common sample选项要求序列组中各个序列在当前样本范围内都有观测值；使用individual sample 选项在计算统计量时，将每个序列有值的观测值分别进行计算。
若序列组中没有缺失值或者各个序列的缺失值处于同一样本期间时，这两项没有区别。
多了两个统计量sum（样本和）和sum sq.dev. (样本方差)。
描述性统计统计量齐性检验多因素制表相关系数矩阵协方差矩阵相关图交叉相关系数协整检验格兰杰因果检验（标签）基本统计分时间序列分析的统计量和统计检验方法（共同样本）（单个样本）2.2 相关分析和协方差分析相关系数矩阵协方差矩阵2.3 单个总体的假设检验单个总体的假设检验是利用某些检验统计量对样本均值、方差以及分位数进行检验，其中经常使用的是均值检验和方差检验。
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：
s=
2 ( y − y ) ∑ t t =1
T
T −1
其中，
yt 是观测值， y 是样本平均数。
偏度（Skewness）的计算公式是：
1 T yt − y 3 S = ∑( ) T t =1 s
其中，
yt 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:
1 T yt − y 4 S = ∑( ) T t =1 s
其中，
yt 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：
JB =
T −k 2 1 [ S + ( K − 3) 2 ] 6 4
~ χ 2 ( 2)
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 χ 2 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。
。
