一元线性回归

实验一：一元线性回归模型要求掌握：1．建立数据文件，输入数据，文件保存。2．计算特征值（平均数、标准差、相关系数、协方差等）。3．做散点图，时间序列图。4．OLS估计。*5．统计检验。案例1输入数据表1-1平均成绩父母的收入4.03.03.52.03.03.52.52.521.015.015.09.012.018.06.012.01）建立数据文件，输入数据2）计算两变量（平均成绩、父母的收入）的平均数、方差、标准差、相关系数、协方差。3）绘制成绩与收入的散点图。4）进行OLS回归，写出回归结果，作简要说明。实验步骤：1）建立数据文件，输入数据建立新工作文件的方法首先打开EViews。如图：新建文件：点击file键，选择new/workfile，随即打开一个WorkfileRange(数据范围)对话框，根据数据分析选择年度、季度、月度等时间序列或者非时间序列。新建序列：法一：可以在命令窗口输入seriesgrade/income，按Enter键即可建立新序列。法二：右键objects/newobject/series,并在nameforobject对应的空白处填入grade/income，点击OK即可建立。输入数据：方法有三种：一是键盘输入；二是运用复制、粘贴功能输入；三是由其他数据文件导入。本例中可用前面两种方法。以第二种方法为例：grade/income一同打开asgroup，编辑edit界面2）绘制成绩与收入的线图与散点图。grade/income一同打开asgroup，点击view/graph/line和view/graph/scatter3）计算两变量（平均成绩、父母的收入）的平均数、标准差、相关系数、协方差。点击view，descriptivestats/commonsample点击view键，correlations(相关系数)，covariances(协方差)4）进行OLS回归，写出回归结果，作简要说明。法一：使用命令符号，在eviews命令输入窗口输入，Lsgradecincome法二：在eviews窗口操作，Quick/estimateequation点击view/representationsY=1.375+0.12X

斜率0.12：父母的收入每增加1单位，平均成绩增加0.12。截距1.375：若父母收入为0，平均成绩为1.375。例题二数据集DATA1给出了1985年美国50个州和哥伦比亚特区公立学校教师的平均工资（以美元计年薪）和对公立学校每个学生的支出（美元）的数据。提出如下模型：描出这些数据点，并拟合回归线。估计回归模型，写出报告结果。解释这个回归的经济意义。说明参数估计量、的分布，计算两参数估计量的协方差。计算R2、TSS、RSS和ESS。构造的95％的置信区间。你会拒绝真实斜率系数为3.0的假设吗？1）描出这些数据点，并拟合回归线。2）估计回归模型，写出报告结果。解释这个回归的经济意义。

PAY=12129.37+3.31×SPENDse（1197.35）（0.31）

t（10.13）（10.61）

p（0.00）（0.00）对公立学校每个学生的支出每增加1美元，教师的平均工资变动3.31美元。3）假设随机扰动项服从正态分布，参数估计量、服从正态分布，且服从自由度为49的t分布；服从自由度为49的t分布。Cov(、)＝－359.16。4）计算R2=0.6968；ESS=2.65×108；RSS＝2.65×108/0.3032×0.6968＝6.09×108构造的95％的置信区间。你会拒绝真实斜率系数为3.0的假设吗？的95％的置信区间为（－，＋）＝（3.31－2.01×0.312，3.31＋2.01×0.312）即：（