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[理學]6第六章多元線性回歸模型-資料下載頁

2025-10-10 00:28本頁面

　　

【正文】 /New/Workfile/Ok”）出現“ Workfile Range”，目的：選擇數據頻率（類型）： Annual (年度 ) Quartely（季度） ┆ Undated or irrequar（未注明日期或不規則的）確定 Start date 和 End date 出現“ Workfile對話框（子窗口）”中已有兩個變量： c常數項 resid模型將產生的殘差項二、輸入（編輯）數據：法 1：鍵入： “ data y x”（一元）或“ data y x1 x2 …” （多元） /回車。法 2：用鼠標單擊“ Quick”；在出現的下拉菜單中單擊“ Empty Group”；在出現 Group窗口 : 數據表第一序列取名 y，鍵入 y的數據；再將數據表第二序列取名 x，鍵入 x的數據； …/ 存盤（或最小化）。注： 1）存盤點“ File/save”，刪除原文件名，輸入“自命名” /ok； 2）讀取（數）點“ File/open”，點自命名文件 /ok；三、作圖（對數據進行瀏覽）法 1：單擊“ Quick/Graph”在出現的對話框中鍵入 y x /ok ；或 y x1 x2/ok；在出現的菜單中點擊 Line Grap；在下拉菜單中選類型（如 Scatter Diagram(散點圖 )/OK,出現圖形； ) 法 2: 鍵入 graph y x/ok 四、回歸分析（用 OLS估計未知參數）法 1：點擊“ Quick/Estimate Equation”。在估計對話框中，鍵入 y c x/ok 法 2: 在命令框鍵入 LS Y C X；或 LS Y C X1 X2 …/ 回車注：在 Equation框中，點擊 Resids,可以出現 Residual、 Actual、 Fitted的圖形點擊 Stats，返回五、計算描述統計量點擊 : Quick/Group statistics/Descriptive statistics/Common Sample 如 : 六、預測在 Equation框中，點擊 “ Forecast/ok”，得樣本期內被解釋變量的擬合值YF（擬合值與實際值的對比圖、表）。（鍵入：“ Show Y YF，可以對照比較其結果）內插預測外推預測（如 :資料為 19781998，外推到 19782021年）鍵入： expand 1978 2021/回車（ Range擴大）鍵入： smpl 1978 2021/回車 (sample擴大）鍵入： data x /回車 /yes, 輸入 X的 199 2021年資料 /最小化在 Equation框中，點擊“ Forecast”，得對話框。對話框主要有 Forecast name(預測值序列名 ) S． E．（預測值標準差） YF se 區間預測 : 利用描述統計，可以先計算： ???????????22):(22)()2)XXnXXxFxi ?（（一元如)(?)2(? 2 FF eesntY ?? ??????22)(11??:iFF xXXnees ?）（其中210: XY ?? ??例七、非線性模型的線性化 genr X2=X*X ?? LKAQLKQLAKQlnlnlnln ??????????? 勞動投入量資本投入量；產量；例： genr LQ=log(Q) ?? ???22)(1???iFF xXXnYes ?）（)?(?2? 2 FF YesntY ）（ ?? ?討論和作業

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