实验四系数约束检验讲解

1、实验四 系数约束检验 实验目的】 掌握模型参数的线性约束检验、对回归模型增加或减少解释变量的检验。 实验内容】 建立中国城镇居民食品消费需求函数模型。 实验步骤】 表4.1列出了用当年价测度的中国城镇居民人均消费支出X,消费价格缩减 指数P。，食品消费价格缩减指数 R,以及人均食品消费支出 Q 表 3.5.1 中国城镇居民消费支出及价格指数 单位：元 年份 X (当年价) P0( 2000 年=100 ) P1( 2000 年=100 )Q( 2000 年价) 1985 673.2 28.1 26.7 1315.9 1986 799.0 30.1 28.6 1463.3 1987 884.4

2、32.8 32.1 1475.0 1988 1104.0 39.5 40.1 1412.5 1989 1211.0 46.0 45.9 1437.2 1990 1278.9 46.6 45.4 1529.2 1991 1453.8 49.0 47.8 1636.3 1992 1671.7 53.2 52.9 1671.4 1993 2110.8 61.7 61.7 1715.9 1994 2851.3 77.2 82.8 1718.7 1995 3537.6 90.1 102.3 1732.1 1996 3919.5 98.1 110.4 1725.6 1997 4185.6 101.1 11

3、0.5 1758.2 1998 4331.6 100.5 107.1 1799.8 1999 4615.9 99.2 102.5 1885.7 2000 4998.0 100.0 100.0 1971.3 2001 5309.0 100.7 100.7 2013.8 2002 6029.9 99.7 100.6 2258.3 2003 6510.9 100.6 104.0 2323.5 2004 7182.1 103.9 114.3 2370.2 2005 7942.9 105.6 117.9 2472.7 2006 8696.6 107.2 120.9 2573.4 资料来源： 中国统计年鉴

4、 ( 1990-2007 ) 、模型参数的线性约束检验 直接从 excel 建立工作文件,输入如下命令增加各变量的对数值： Genr lnx=log(x) Genr In P o=log(P 0) Genr In P i=Iog(P 1) Genr In Q=log(Q) 以各变量的对数值作多元线性回归，结果如图4-1 Equation: UNTITLED WorldllK 篦三宜表幣:;Untitlecj |View|PnKobjMt| |Friit Hame fteea |EjlinalE託weast丽| ependenl variable： lnq Method： Least Squar

5、es： Dale. 1V14/12 Time. 09:43 Sample: 13fi5 2006 induded ooservalons: 22 Co UNTTITLED Workfile: LU51Untitled tst 沁Is Rcndt RprrsirniaticiriS rUntitled-口 礎榔Procobject PrinlNMae：Frjfe EsBmateForeast阻brts.Rjesidgi Redundant Variables: LNPO F-5talislic Log likelihood31也 1.977B20 2293520 Prob. F(1,19) Pr

6、ob. Chl-SQuared) 0.1766 0 1299 Test Equalion: Dependrrt Variable: LNO Metliadl: Least Squares Date: 11/16/12 Time 08:53 Sample. 195 2006 inducted observationa： 22 Coertideni Errort-SOHsUC Prob LNX 0.523992 0 0356131471361 0.0000 ILNP1 0.496250 0.056660-8-758427 0.0000 C 5 452713 0.07600871_73840 0.0

7、000 R-squared 0.974856 Mean dependenlvar 7 493909 Adjusted R-squaretJ 0 972209 3 . dependent car 0193147 S E of regression 0032199 Akai Ke info crite ri on -3.907S59 Sum square d re sid Q.D1969B Schwarz crrte non -a.753381 Log likelihood 46SB425 Hannan-Quinn enter. -3.872612 FStlistic 368.3228 Durbin-Watson stat 0.600486 ProbtF-slatistic) 0.000000 图4-12减少InpO的检验结果 那么到底是应该删去InpO ,还是Inp1呢，根据图4-11和图4-12，两个检 验结果的相伴概率InpO大于Inp1，