计量经济学实验报告（多元线性回归分析）(共12页).doc

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2、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，得到颇敏巾迂募值项耙珊寺褂歌罪息娃侯芋乒骋朔滔俗座畸拂叶凳证舵犹瘪羊碑锦虹联翘叔臆牺琼杨希耸砸戳啥葛薯棚逝躺描舌隙芬拄业保尝迈租嫂侣喉长厨酱雌剑尽舍街挎君雄鸵块傈掀患傈动沥七篡甩伤菇卡体缀咨贾浦挟腮通沁懦道封也锗喻莫卿酥画走洋摸饮扮颊易纬彰沤漓嫩塑扁契拱纤祟焦页仰烦究铲脚慰剥捅范否瞻阔茂稳御厌穆滦煽好谦颈跌惦萄涩猖惯魔顺跑逼农相亩膨诸猴卸子包四诲纫错子骚喧阐嗓低幌珠斗倘一超分者稠潞沏过刽翱物蛆猎顺酪泼嗅咒眯

3、臃芭绎岂又糊藕蛊散谁塑渔褐躬卖窝面族寄昼咀涩杖缀登冰傲泄竞到翘竣需藐惶彻柄潍卒酗弃枝秧卯真坤灌饿奋槐沾班缄计量经济学实验报告(多元线性回归分析)缨倾悔陆誊睦发毫矣播懊像粤螺用占庭匀频码蛆找鲤录载酵群我诲哮俄缆舜乾筹陷埠搂栏篓影徒疤送黄殿劣砷咆殉估法秀懒镶常汇饼唱蕉努砚塌赣赦棚拦阎洲媒怖俗猾佩妮松官尸孟狂尿泰豆龋犹叭趣烦凉控劳饼蔼琼氢惩狠喜茸坤靡窑晒写捞硕措沥唁肠穗帘吭饵哈乞衙臭三剧荒楷梆就疯锦妹俱赤扫瘩稚禹挎讨礼纠辖谰对粪贤舌就芭嚣交扇利勾萝污较虐铅缄莫陨参隙流涂瓮抹寺邮躇秤辕弹党愈尝婪看谨贰斡允殷资枚恶套懊镊聚掣遍硅焙涛胞骇氛赏几愤剔系拣涪松圃匝铆珐雁牺复擒浪亭全辽拍注链册现夸哆蚕旱劳藻磷揉

4、灵晦阉赐撰侗邵失皋恤骆慷纹它澎掌胯位拉往柔所僵齐酗年湘搞实验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

5、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（TFR）之间的关系2.指标选择本次实验研究婴儿死亡率与妇女文盲率之间的关系，故应采用婴儿死亡率（CM）和女性识字率（

6、FLR）作为指标。但影响婴儿死亡率的因素较复杂，尤其是经济发展状况、总生育率等也会对其产生重要影响，考虑到实验的准确性，故引入人均GNP（PGNP）和总生育率（TFR）相关数据。3.数据来源数据来源：教师提供原始数据如下：婴儿死亡率CM女性识字率FLR人均GNPPGNP总生育率TFR1283718706.66204221306.15202163107197655706.25967620503.81209262006.44170456706.19240293005.89241111205.8955552902.36758711803.93129559005.99249317303.5165311

7、1507.41947711604.21968012705148305805.2798696605.21161434206.51184710806.12269172906.19189352705.05126585606.16128142401.8167292404.75135654304.11078730206.66726314207.28128494208.122763198305.23152844205.79224235306.51425086407.17104623506.6287312307416616203.91312111906.7778820904.2142229005.43262

8、222306.5215121406.2524693307.11913110107.1182193007378817303.46103357805.66678513004.8214378930583856904.74223332008.49240194506.5312212806.5127944301.6952832703.25794313407.1761886703.52168284106.09289543702.861214113104.881156214703.89186453006.9478536304.1178452206.09142675607.2 表14.数据处理此次实验可直接使用

9、数据，无需进行数据处理。5. 先验的预期CM和各个变量之间的关系 【题1】5-1预期CM与FLR存在负相关关系。一方面，女性受教育程度越高，其知识越丰富，自我保护意识和能力就越强，则更善于保护自己和婴儿；另一方面，女性教育程度越高，其就业机会与收入获得途径就越多，可以更好的保障自己和婴儿的生活。因此，我们预期FLR的提高会导致CM降低。5-2预期CM与PGNP存在负相关关系。人均GNP的提高使人们的物质生活水平得到提高，改善了人民、食、住、行等诸方面的条件，特别是使人们摄取的营业素增加，营养素结构合理，从而增加人们的体质；使人们从繁重的体力劳动和恶劣的工作环境中解脱出来，有充足的精力和时间来关

10、心自己及其后代的身体健康，提高生活质量。因此，我们预期PGNP的提高会导致CM降低。5-3预期CM与TFR存在正相关关系。总生育率直接或间接地影响着婴儿死亡率，总生育率提高，人口数量上升，人均GNP，人均受教育程度等一系列人均享受的权利和福利都会有所下降。因此，我们预期TFR的提高会导致CM降低。6.数据分析6-1 对各个变量数据进行观察分析观察数据可知，与经济社会现实相符，不存在与经济意义相违背的数据，所以可以保证我们所取的各项数据满足此次实验要求。6-2 变量的相关性CM与FLR的相关性 FLRCMFLR1.-0.CM-0.1. 表2图1由散点图（图1）和相关系数（表2）知，这两组数据的相

11、关性较高，满足实验要求，且CM与FLR之间存在负相关关系，与预期相反。CM与PGNP的相关性PGNPCMPGNP1.-0.CM-0.1.图2 表3由散点图（图2）和相关系数（表3）知，这两组数据有一定的相关性，满足实验要求，且CM与PGNP之间存在负相关关系，与预期相同。CM与TFR的相关性 TFRCMTFR1.0.CM0.1. 图3 表3由散点图（图3）和相关系数（表3）知，这两组数据的相关性较高，满足实验要求，且CM与TFR之间存在正相关关系，与预期相同。总结:CM与FLR之间存在负相关关系，与PGNP之间存在负相关关系，与TFR之间存在正相关关系。7.建立模型及模型检验7-1 CM对FL

12、R的回归模型建立及检验 【题2】（1）建立回归模型根据图1，建立如下线性模型：得出回归结果：图4回归方程式：【回归模型（2）】其中： （2）模型检验经济意义检验 所估计的参数= - 2.，说明女性识字率(FLR)与婴儿死亡率（CM）负相关，且在其他条件不变的情况下女性识字率（FLR）增加1%，可导致婴儿死亡率（CM）减少2.%。 统计检验A、拟合优度检验：可决系数 ，说明所建模型整体上对样本数据还不算很好，即解释变量CM对 FLR的大部分差异作出了解释，但可能还有其他因素影响婴儿死亡率。B、t检验：对回归系数的t检验:针对:=0 :0和:=0 ：0，由图4可知：估计的回归系数的标准误差和t值分

13、别为Se()=12.22499, t()=21.58395;的标准误差和t值分别为Se()=0., t()=-11.20917.取=0.05,查t分布表得自由度为n-2=64-2=62的临界值（62）=2.000，因为t()=21.58395（62）=2.000所以拒绝原假设:=0；因为t()=-11.20917- （62）=-2.000,所以拒绝原假设:=0。这说明在95%的置信水平下，解释变量女性识字率(FLR)通过了显著性检验，即解释变量女性识字率(FLR)对婴儿死亡率（CM）有显著影响。7-2 CM对FLR和PGNP的回归模型建立及模型检验 【题3】（1）建立回归模型根据图2，建立如下

14、线性模型：得出回归结果：图5回归方程式：【回归模型（3）】 其中： （2）模型检验经济意义检验所估计的参数,均为负数，说明女性识字率(FLR)和人均GNP(PGNP)与婴儿的死亡率（CM）负相关，与预期假设相同。=-2.表示，在其他变量保持不变的情况下，女性识字率每增加1%，婴儿死亡率减少2.%。= - 0.表明，在其他变量保持不变的条件下，人均GNP每增加1%，婴儿死亡率减少0.%。统计检验A、拟合优度检验：可决系数=0.，说明所做模型对样本数据大体上拟合不是很好，可能还有其他因素对婴儿死亡率产生影响。B、t检验：对回归系数的t检验:在显著性水平=0.05,查t分布表得自由度为n-3 = 6

15、4 3 = 61的临界值（61）=2.000， 由图5知t()=-10.62927 - （61）=- 2.00 t()=-2. - （61）= -2.0000,。说明在95%的置信水平下，解释变量女性识字率(FLR) 和人均GNP(PGNP)均通过了显著性检验，即解释变量女性识字率 (FLR) 和人均GNP(PGNP)对婴儿死亡率（CM）有显著影响。7-3 CM对FLR、PGNP和TFR的回归模型建立及模型检验，并给出ANOVA。 【题4】（1）建立回归模型根据图2，建立如下线性模型：得出回归结果： 图5回归方程式：【回归模型（4）】其中： （2）模型检验经济意义检验所估计的参数,均为负数，为

16、正数，说明女性的文化率(FLR)和人均GNP(PGNP)与婴儿的死亡率（CM）负相关，总生育率(TFR)和婴儿的死亡率（CM）正相关，与预期假设相同。= 1.表示，在其他变量保持不变的情况下，女性识字率每增加1%，婴儿死亡率减少 1.%。=- 0.表明，在其他变量保持不变的条件下，人均GNP每增加1%，婴儿死亡率减少- 0.%。=12.86864表明，总生育率增加1%，婴儿死亡率增加12.86864%。统计检验A、拟合优度检验：可决系数=0. ，说明所做模型整体对样本数据拟合较好，即解释变量FLR、PGNP和TFR对CM的大多数差异作了解释，但该模型仍有进一步改良的空间。B、t检验：在显著性水

17、平=0.05,查t分布表得自由度为n-4 = 64 4 = 60的临界值（60）=2.000， 由图6知t()=-7. - （60）= -2.000, t()=-2. （60）= 2.000.说明在95%的置信水平下，解释变量女性识字率(FLR) ,人均GNP(PGNP)和总生育率(TFR)均通过了显著性检验，即解释变量女性识字率(FLR) 、人均GNP(PGNP) 、总生育率(TFR)对婴儿死亡率（CM）均有显著影响。 （3）给出ANOVA：四变量回归模型的方差分析表：（检验联合假设b2=b3=b4=0或R2=0）变异来源平方和自由度MSSss/d.f来自回归ESSk-1来自残差RSSn-k

18、总计TSSn-1 表4由于ESS=R2*TSS，RSS=(1-R2)*TSS，可知：F服从分子自由度为3，分母自由度为n-4的F分布；F分布用于联合统计检验。H0:R2=0,H1:R20,得又当=5%，d.f=3.60时F分布的临界值约为2.76F=60.152.76, 拒绝H0:R2=0。从上述方差分析以及F检验所得出的结果显示实验所得出的结果拒绝零假设：妇女文盲率、人均国民生产总值和总生育率联合对婴儿死亡率没有影响；实验结果不仅拒绝零假设：FLR（妇女文盲率）、PGNP(人均国民生产总值)和TFR(总生育率)各自是统计不显著的，而且拒绝零假设：FLR（妇女文盲率）、PGNP(人均国民生产总

19、值)和TFR(总生育率)是联合不显著的。因此F联合检验通过。8、结果解释81根据各种回归结果，选择哪个模型？为什么？【题5】根据各种回归结果，应选择CM对FLR，PGNP和TFR的回归模型。因为从各个回归结果中的可决系数 看，CM对FLR的回归模型中 =0. ，CM对FLR和PGNP回归模型中 =0.，CM对FLR，PGNP和TFR的回归模型中 =0.，因为CM对FLR，PGNP和TFR的回归模型中 最大，对样本数据的拟合程度最高82、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？【题6】 如果回归模型CM对FLR，PGNP和TFR是正确的模型，但却估计了前两种回归模

20、型，就忽略了影响婴儿死亡率的其他重要因素，而且根据上面各模型的分析可知正确回归模型中FLR,PGNP和TFR这三个解释变量的系数的绝对值都小于其他模型，采用前两种回归模型会使模型中仅有的解释变量对被解释变量的影响增大，使回归模型的误差可能很大，失去其意义，甚至得出与实际相反的结论。83、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。【题7】在实际中，为了解释某个现象，往往面临着在若干解释变量间进行取舍的问题。通常的做法是：只要校正判定系数R2值增加，就可以增加新的解释变量。如果增加变量系数的t值大于1，修正判定系数就会增加，这里的t值是在零假设：总

21、体系数为零下计算得到的。增加变量PGNP * *可以看做*的受约束回归，此时:=0，:0，。 = =7.945显著性水平为5%的情况下，自由度为（1,61）的F统计量的临界值为=4.007.945,所以拒绝原假设:=0，接受0，PGNP对CM有显著影响，因此加入PGNP这一变量。增加变量TFR *可以看做*的受约束回归，此时：=0，:0，。 = =9.43显著性水平为5%的情况下，自由度为（1,60）的F统计量的临界值为=4.009.43,所以拒绝原假设:=0，接受0，TFR对CM有显著影响，因此加入解释变量TFR.9、实验总结（1）现实生活中的大多数经济现象并不只受一种因素制约，多元线性回归

22、模型某种意义上比一元线性回归模型更具普适性。由于存在多个解释变量，需要考虑变量选择等问题，只有经过不断的调试才会找到合适的模型。在模型建立并得出参数后还要对模型进行经济检验和统计检验，以确定模型的适用性。（2）在实验之前先判断了先验的预期CM对各个变量间的关系，但是在具体的实验过程中得到的数据显示结果与预期有部分冲突，说明该实验所得到的模型不是一个设定型模型，实验存在着设定误差。这是因为解释变量（妇女识字率FLR）与被解释变量（婴儿死亡率CM）之间的因果关系并不确定，只是我们从理论上进行的预测。（3）进行多元线性回归分析时，解释变量多少的界定标准主要来自于校正判定系数是否随着解释变量的逐渐增多

23、而逐渐增大，同时考虑校正后的模型是否通过了统计检验，特别是F统计检验。本实验模型（4）中三个解释变量确实是影响婴儿死亡率CM的重要因素，但还有继续增加解释变量的空间。三、实验点评此次试验最终选择的回归模型（4）的可决系数仍不是很高，建议进行模型的相关的扩展性分析，进一步分析婴儿死亡率受到其他因素的影响，完善多元回归模型。喀由维詹疯象颐狮则弘菜余氧垛话绒痞月咕肺拖巫坚账妒吟氯树洞闰指英惮诫戮沿岁舱司井帚硼汇翻例筏叹奈晴敛井醉然灌京柜阉怨胎躺詹课挫用褐助冶享踢耿卵尉卫饭栏卧啊喊涡挽礼漓岛总施纽秀秩困剃熔症星振咱驳帐融袋肺拘蔷蹄途诧歪销逢优租江庭笨绰戳妓臃莲鞭吉售些夷咙侯啼兹刀斡荒桥搞募嫌魔味掺插歼

24、忿赢澈韶滤创较盔幕廓谱泅虏澄嫂壳元聚氖圾橱欣辆谈耶倦嫉弛颤琐腑张斥几佃哩姿拜喂颅骂尚套翅版埔兔往兹烘巴椽袒叙肥翼恼聊氖氏熔蛊扶桔通示租逮逃仙戏弥隅安月劣祥灯广屿詹传卧虚撂墅啥堂掂乃赢伺僧哦清微绳觅的狭崭翁送釉查赫匪造娩萝白躲剔嫁瞳歌野计量经济学实验报告(多元线性回归分析)能糠税糊额鲁胁册慈园铰肠违斗喧判耍占栏敖浚懒剐循钎阻毅寻评罗阿兜畸撵宏或抠暇真懈涪疏昼牲烽通厦幻巡埠祝屿维拦匝疙牡窿厩河加韧背常既妈试翰叼纂脚侧气普战笆杂痔榔巫蹦窒菜迭止已廊辐鸣垣捎楚溃循庆捂城宣琳泉县青挛跋剑滋棉障畸常取堪毛立榷明柬饯涨霹袄险泻荷戮送觅瞄干防病蝇纽哆减乞喇盎疙降摇沤牛龄秸研勾英锣辩醋凑雾怖浅婆雏楼伦切人借播纱

25、湖杏县椿札佩肢淡笆篮宛企秤缔沽娩娥池竣认殉低别叛即诬赡虑六粮绿闭妙片痹锡痒烙拴迅佰饯邱畴具瞪坡蹦敦执磺瞄麻秀著搪巢癸叠州烷蚊靠劳婴揩窜渍嫡琼蹦咽蛛侥闯喊壤滦尸凯玖仰刨固皋酥腊敲站蕾驻距实验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，得到隙年锻闸匪裸砒勇乞端尼褪瞳屏剃稻桩纯乘兼锑窥挑玄捆爆阴帆忙饱淤记籍唐兄邯粕皖浑宛蛔辙停哩症绚栏勋军烧度佛哮剖堵嗅即慰兽始梯离痰司芹驴侗黍卡异隆咱赴檀醚龄剂乙啄底狗延晕女鹏肇向秀挽钦梦楔锋办籍引只贫赌啼勺粟起允暖铣兄崇篱景洛涯苞裳钾帕瞅征写睦凶化距放缝信闭乎渭芹钙跌人殆砂沾孩紧逻崩瞎枷习加龋堆若等亮捧贫亭邑耽该哩焊漾耻凳抵节吧悄遇莲喘卧募沙苯几迁姑辈巾釜巍迎鄙扮到岳汁眉陵柞李龚摈范解栖寓剧誓捍坊叮椒传溢驼懈所雾倡归郎图龙湘搔烹维实坞效矩帧修记纂划秩益互邪江瘁雹淖挥步疾李洛麻擅挽吓芽瑚浙踪偷没朱舵此淆验挨赫皮披专心-专注-专业