计量经济学模型实验报告

1 实实 验 实训 报验 实训 报 告告 项项 目目 名名 称称 一元线性回归模型 所属课程名称所属课程名称 计量经济学 项项 目目 类类 型型 验证性实验 实验实验 实训实训 日期日期 15 年 4 月 日 班班 级级 学学 号号 姓姓 名名 指导教师指导教师 李 杰 浙江财经学院教务处制 2 一 实验 实训 概述 一 实验 实训 概述 目的及要求目的及要求 目的 掌握用 OLSE 估计一元线性回归方程并根据方程进行预测 掌握拟合度 的分析 掌握 t 检验与 F 检验 会做相关系数的显著性检验 会画散点图并通 过编辑散点图掌握画回归线 置信区间的计算等 要求 运用软件进行一元线性回归模型的相关计算 按具体的题目要求完成实验 报告 并及时上传到给定的 FTP 基本原理基本原理 t 检验 F 检验置信区间等 实施环境实施环境 使用的材料 设备 软件 使用的材料 设备 软件 R 软件 二 实验 实训 内容 二 实验 实训 内容 项目内容项目内容 一元线性模型的估计 回归系数和回归方程的检验 预测 置信区间的计算等 方案设计方案设计 实验 实训 过程实验 实训 过程 步骤 记录 数据 程序等 步骤 记录 数据 程序等 附后 结论结论 结果 结果 分析 分析 附后 三 指导教师评语及成绩 三 指导教师评语及成绩 评语 评语 成绩 成绩 指导教师签名 李杰指导教师签名 李杰 批阅日期 批阅日期 15 年 4 月 3 实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度 决定认真调查 一下现状 经过 10 周时间 收集了每周加班工作时间的数据及签发的新保单数 目 x 为每周签发的新保单数目 y 为每周加班工作时间 小时 数据如下 1 画散点图 2 x 与 y 之间是否大致成线性关系 3 用最小二乘法估计回归方程 4 求回归标准误差 5 求回归系数的置信度为 95 的区间估计 6 计算 x 与 y 的决定系数 7 对回归方程做方差分析 8 做回归系数 1 的显著性检验 9 该公司预测下一周签发新保单 x0 1000 需要的加班 时间是多少 10 分别给出置信水平为 95 的均值与个体预测区间 11 请在散点图的基础上画出回归线 均值的预测区间图 个体的预测区间图 分析报告 1 首先 读取 首先 读取 spass 数据 语言数据 语言 read spss d huigui sav 读取数据 读取数据 Y Y 1 3 5 1 0 4 0 2 0 1 0 3 0 4 5 1 5 3 0 5 0 X 1 825 215 1070 550 480 920 1350 325 670 1215 xY 8253 5 2151 0 10704 0 5502 0 4801 0 9203 0 13504 5 3251 5 6703 0 12155 0 4 首先赋值首先赋值 dat read spss d huigui sav 然后输入数据然后输入数据 plot dat Y dat X 画出画出 散点图散点图 2 由散点图得 由散点图得 xy 成线性关系成线性关系 3 编辑语言 编辑语言 lm dat Y dat X 得出以下结果 得出以下结果 注 如果做无截距 则程序为注 如果做无截距 则程序为 lm dat Y dat X 1 程序如下程序如下 Call lm formula dat Y dat X Coefficients Intercept dat X 0 0 5 回归方程回归方程 0 3551477 0 0004214 0 1181291 0 0035851 100 9005 YX n 2 R 4 编辑程序 编辑程序 lm reg t Intercept 0 0 0 333 0 748 dat X 0 0 8 509 2 79e 05 Signif codes 0 0 001 0 01 0 05 0 1 1 Residual standard error 0 48 on 8 degrees of freedom Multiple R squared 0 9005 Adjusted R squared 0 8881 F statistic 72 4 on 1 and 8 DF p value 2 795e 05 由上述数据得 由上述数据得 0 0 sd 0 sd 0 Residual standard 0 1 0 1 error 回归标准误差回归标准误差 0 48 5 置信置信 95 的区间估计 的区间估计 0 701 0 973 置信度为置信度为 95 的区间估计 的区间估计 0 1 6 0 0026 0 00456 程序如下 程序如下 confint lm reg level 0 95 2 5 97 5 Intercept 0 0 dat X 0 0 6 决定系数 决定系数 Multiple R squared 0 9005 快要接近于 快要接近于 1 了 这个模型的拟合了 这个模型的拟合 优度高 优度高 7 F statistic 72 4 on 1 and 8 DF p value 2 795e 05 p 0 05 由于方差分析由于方差分析 可知检验是显著的 说明可知检验是显著的 说明 y 与与 x 的方程高度相关的方程高度相关 8 t 8 509 p 2 79e 05 由于由于 P 0 05 所以回归系数 所以回归系数 gamma1 的检验是显著的 的检验是显著的 9 程序如下 程序如下 x c 825 215 1070 550 480 920 1350 325 670 1215 y c 3 5 1 0 4 0 2 0 1 0 3 0 4 5 1 5 3 0 5 0 lm reg lm formula y x point data frame x 1000 lm pred predict lm reg point interval prediction level 0 95 lm pred 结果 结果 fit lwr upr 1 3 2 51949 4 结论 加班时间最适合为结论 加班时间最适合为 3 区间为 区间为 2 51949 4 10 均值预测区