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文档简介

实验目的：掌握多元线性回归模型参数的最小二乘估计及模型的统计检验，对对多元线性回归模型的比较与调整，并能应用多元回归模型进行经济预测。实验内容：建立多元线性计量模型，然后对变量进行筛选。1.建立工作文件2.输入私家车拥有量（Y）、GDP（X1）、公路里程（X2）、人均可支配收入（X3）的数据。3.在数组窗口单击view/graph/scatter/simple scatter,就可以显示出一数组变量y和x1 x2 x3之间的相关散点图。4.但是由于数据本身大小问题，变量y与x2 x3的关系在图上表示不清楚。在数组窗口单击view/multiple graph/scatter/first series against all，就可以分别显示变量y和x1 x2 x3之间的相关散点图。从相关图分析显示私家车拥有量与gdp、人均可支配收入密切相关，并近似为线性相关关系。而私家车拥有量与公路里程虽密切相关，但总体上不满足线性关系，而应该是分段线性关系。在此处暂时作为线性关系考虑。综合以上分析，我们建立私家车拥有量与gdp、公路里程、人均可支配收入的多元线性回归模型.1. 参数估计在eviews主窗口中点击object/new object,对象类型选择equation，在上部的equation specification选择区中输入模型方程 y c x1 x2 x3，然后在estimation settings 选择区中选择估计方法，本例采用普通最小二乘法LS。最后点击OK键，eviews将生成方程对象 ，给出估计结果。回归结果为2. 模型的选择与调整由上图可知，x2对应的t统计量的p值为0.0736，即x2对y不具有显著的线性性影响，因此需要剔除x2，建立y对x1 x3的回归方程，并进行相关检验。在equation窗口点击estimate弹出方程设定框，在equation specification选择区中输入模型方程 y c x1 x3，点击OK键，evi
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