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1、实验一实验室机器号任课教师实验教师实验时间月日评语一、实验目的和要求多元线性回归模型的变量选择与参数估计1. 熟悉多元线性回归模型中的解释变量的引入2. 掌握对计算结果的统计分析与经济分析二、实验内容为研究美国人对子鸡的消费量，提供 19601982 年的数据。其中：Y每人的子鸡消费量，磅X - 每人实际可支配收入，美元2X -子鸡每磅实际零售价格，美分3X -猪肉每磅实际零售价格，美分4X -牛肉每磅实际零售价格，美分5X 子鸡替代品每磅综合实际价格，美分。X是猪肉和牛肉每磅66实际零售价格的加权平均，其权数是在猪肉和牛肉的总消费量中两 者各占的相对消费量。假定模型为线性回归模型，估计此模型
2、的参数。对模型进行统计学检验，并 对结果进行经济解释。1、启动 Eviews3.12、建立新工作文档，输入时间范围数据 196019823、设模型为丫邙i+p 2X2+0 3X3+0 4X4+0 5X5+0 6X6+P i4、单击fileimport调入数据5、主页上单击 quickEstimate Equation,输入 y c x2 x3 x4 x5 x6，单击 OK,出现数据回归结果：Dependent Variable: YMethod: Least Squares Date: 10/29/10 Time: 22:56Sample: 1960 1982Included observat
3、ions: 23VariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C38.596914.2144889.1581500.0000X20.0048890.0049620.9853700.3383X3-0.6518880.174400-3.7378890.0016X40.2432420.0895442.7164430.0147X50.1043180.0706441.4766740.1580X6-0.0711100.098381-0.7228050.4796R-squared0.944292Mean dependent var39.66957Adjusted
4、 R-squared0.927908S.D. dependent var7.372950S.E. of regression1.979635Akaike info criterion4.423160Sum squared resid66.62224Schwarz criterion4.719376Log likelihood-44.86634F-statistic57.63303Durb in-Wats on stat1.100559Prob(F-statistic)0.0000006、将上述回归结果整理如下：Y =38.59691 +0.004889X -0.651888X +0.24324
5、2X +0.104318 Xi 2 3 4 5 -0.071110X6(9.158150) (0.985370)(-3.737889)(2.716443)(1.476674)(-0.722805)R2=0.944292修正后 R2=0.927908 F=57.63303三、实验结果从回归结果看，从估计的结果可以看出，模型的拟合较好。可绝系数 R2 和 修正后R2都大于0.9，说明模型对数据的拟合程度非常好。系数显著性检验：对于0 2，t统计量为0.985370。给定a =0.05，查t分布 表，在自由度为n-6=17下，的临界值t0.025（17）=2.110，因为t，t 0.025（17）,
6、 所以接受 H0：0 2=0，表明每人实际可支配收入可能是影响每人的子鸡消费量的 因素。同理0 50 6的七统计量也小于t （17），所以，牛肉每磅实际零售价格560.025和 子鸡替代品每磅综合实际价格也有可能是每人的子鸡消费量的影响因素。,对于0 3 0 4，t统计量分别为-3.737889和2.716443。给定a =0.05，查t 分布表，在自由度为n-6=17下，的临界值J （17） =2.110,因为t.025（17）, 所以拒绝H。： 0 3 =0,拒绝H。： 0 4 =0。故在5%的显著水平下，0 3 0 4的值 显著不为零这表明子鸡每磅实际零售价格和猪肉每磅实际零售价格是每人
7、的子 鸡消费量的主要影响因素。F 统计量为 57.63303。给定a =0.05，查 F 分布表，F（5, 17）=2.81，0.05F F（5, 17），则拒绝原假设H0。说明回归方程显著。线性模型成立。0.05 尽管从经济意义上看每人的子鸡消费量可能受每人实际可支配收入，牛肉每磅实 际零售价格，子鸡替代品每磅综合实际价格的影响。但回归结果说明主要取决于 子鸡每磅实际零售价格和猪肉每磅实际零售价格的影响。四、实验总结通过做实验二，我熟悉多元线性回归模型中的解释变量的引入以及掌握对计算结果的统计分析与经济分析。五、对本实验的学习心得、意见和建议多元线性回归模型是数学建模中最常用的一种模型，只有通过作大量练习，才能掌握此种方。
