《经济预测及决策实验》由会员分享，可在线阅读，更多相关《经济预测及决策实验（15页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、重 庆 交 通 大 学学 生 实 验 报 告实验课程名称 经济预测与决策 开课实验室 B01机房 学 院 2014 级 物流管理 专业 四班 学 生 姓 名 陈立新 学 号 631404090402 开 课 时 间 2015 至 2016 学年第 二 学期总 成 绩教师签名实验一 一元线性回归预测一、实验目的 通过实验掌握一元线性回归预测的数学模型、参数估计方法、误差分析和检验，掌握一元线性回归的点预测和区间预测。二、实验内容已知某市货物运输量Y（万吨），GDP（亿元，1980年不变价）1985年-1998年的样本观测值见下表：年份YGDP198518249161.69198618525171
2、.07198718400184.07198816693194.75198915543197.86199015929208.55199118308221.06199217522246.92199321640276.8199423783316.38199524040363.52199624133415.51199725090465.78199824505509.101. 用Excel直接计算一元线性回归模型的参数，要求写出计算过程。2. 计算可决系数，并根据可决系数分析模型的优劣。3. 计算F统计量，根据显著性水平=0.05作F检验。4. 假如2000年某市以1980为不变价国内生产总值为620亿
3、元，求2000年货物运输量预测值及预测区间。三、实验步骤Yx(GDP)xi2yi2xi*yiba18249161.6926143.66333026001295068126.9541512596.2718525171.0729264.94343175625316907226.9541512596.2718400184.0733881.76338560000338688826.9541512596.2716693194.7537927.56278656249325096226.9541512596.2715543197.8639148.58241584849307533826.9541512596
4、.2715929208.5543493.1253733041332199326.9541512596.2718308221.0648867.52335182864404716626.9541512596.2717522246.9260969.49307020484432653226.9541512596.2721640276.876618.24468289600598995226.9541512596.2723783316.38100096.3565631089752446626.9541512596.2724040363.52132146.8577921600873902126.954151
5、2596.2724133415.51172648.65824016891002750326.9541512596.2725090465.782169516295081001168642026.9541512596.2724505509.1259182.86004950251247549626.9541512596.273E+053933.0612773405.855E+0983971489377.3581176347.720169280.93391238.64182275875997963yi(yi-yi)2(yi-Y)2r2(yi-y)16954.481675777103303720.781
6、0023684754.517207.31173630287690592270132717557.727094436816567.929270603127844.917845.5913284545396261.51207959717929.4156949695013828.91710.8652139591118217.5552374763806472.1F1797396618554.7560885.42604420.942.79505346172619251.782992152840499.477004340.320057.17250533912409.435216510221124.02707
7、0180912879.981306409422394.6427072184955370.11498795923795.98113580131581191571669425150.973717.18248242822422045926318.62328922637823126188046132823603.5E+07125263669160388387四、实验结果可决系数=0.781002yi=12596.27+26.95415xia=12596.27b=26.95F=42.79505F(0.05)=4.75FF(0.05)方程显著=1710.865x=620的预测值29307.837t0.05
8、(12)2.18预测区间24722.71833892.96五、实验小结通过实验,我掌握了一元线性回归预测的数学模型、参数估计方法、误差分析和检验，掌握了一元线性回归的点预测和区间预测。实验二 多元线性回归预测一、实验目的 通过实验掌握多元线性回归预测的数学模型、参数估计方法、误差分析和检验，掌握多元线性回归的点预测和区间预测。二、实验内容已知某服装公司的利润与销售额和经营费用有关，现有如下统计数据：时间（年）销售额X1（万元）经营费用X2（万元）利润Y（万元）1263.393.112.32275.493.916.03278.392.515.74296.789.221.25309.391.717
9、.96315.896.518.87318.810015.48333103.919.09340.2102.520.010350.7102.518.411367.3102.121.812381.3101.524.113406.5101.225.614430.8993001. 根据上面的数据，用Excel中的数据分析直接进行回归。2. 写出该二元线性回归模型。3. 写出复相关系数、调整后的可决系数、标准误差，简单判别该预测模型的优劣。4. 写出F统计量和斜率系数的t统计量，根据显著性水平=0.05,作F检验和t检验。5.据估计，未来一年销售额可达460万元，经营费用可控制在100万元，试预测未来一年
10、的利润。若置信水平为5%，利润可能范围是多少？三、实验步骤SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.95910151R Square0.919875707Adjusted R Square0.905307654标准误差1.418315633观测值14方差分析dfSSMSFSignificance F回归分析2254.0407599127.020463.14335139.35E-07残差1122.127811572.011619总计13276.1685714Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.
11、0%Intercept21.316051538.6260694352.471120.0310596342.33020140.30192.33020140.3019X Variable 10.1090540910.01053130210.355235.21028E-070.0858750.1322330.0858750.132233X Variable 2-0.387867830.107699802-3.601380.004159867-0.62491-0.15082-0.62491-0.15082RESIDUAL OUTPUT观测值预测 Y残差标准残差113.91949835-1.619498348-1.24132214.928758581.0712414230.821088315.78803041-0.088030406-0.06747419.074589522.125410481.629091519.47900148-1.579001479-1.21028618.326087470.4739125290.363246717.29571233-1.895712328-1.4530381
