統計學實驗報告單（實驗二）姓名班級學號實驗E322地點指導老師實驗時間101月年4日報告上2010年交時間11月3日實驗名稱多元線性回歸模型的變量選擇與參數估計實驗目的要求熟悉多元線性回歸模型中的解釋變量的引入掌握對計算結果的統計分析與經濟分析實驗內容為研究美國人對子雞的消費量，提供I960——1982年的數據。其中：Y—每人的子雞消費量，磅X—每人實際可支配收入，美元2X子雞每磅實際零售價格，美分3X--豬肉每磅實際零售價格，美分4X—牛肉每磅實際零售價格，美分5X子雞替代品每磅綜合實際價格，美分。X是豬肉和牛6肉每磅實際零售價格的加權平均，其權數是在豬肉和牛肉的總消費量中兩者各占的相對消費量。假定模型為線性回歸模型，估計此模型的參數。對模型進行統計學檢驗，并對結果進行經濟解釋。實驗步驟1、啟動Eviews3.12、建立新工作文檔，輸入時間范圍數據I960——19823、設模型為Yi=P1+02X2+P3X3+04X4+05X5+06X6+Pi4、單擊file—import調入數據5、主頁上單擊quick—EstimateEquation,輸入ycx2x3x4x5x6，單擊OK,出現數據回歸結果：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:10/29/10Time:22:56Sample:19601982Includedobservations:23

VariableCoefficientStd.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-squared0.944292Meandependentvar39.66957AdjustedR-squared0.927908S.D.dependentvar7.372950S.E.ofregression1.979635Akaikeinfocriterion4.423160Sumsquaredresid66.62224Schwarzcriterion4.719376Loglikelihood-44.86634F-statistic57.63303Durbin-Watsonstat1.100559Prob（F-statistic）0.0000006、將上述回歸結果整理如下：Y=38.59691+0.004889X-0.651888X+0.243242X+0.104318Xi2345-0.071110X6（9.158150）（0.985370）（-3.737889）（2.716443）（1.476674）（-0.722805）R2=0.944292修正后R2=0.927908F=57.63303

實驗結果及分析從回歸結果看，從估計的結果可以看出，模型的擬合較好?？山^系數R2和修正后R2都大于0.9,說明模型對數據的擬合程度非常好。系數顯著性檢驗：對于02,t統計量為0.985370。給定a-0.05，查t分布表，在自由度為n-6-17下，的臨界值Sms（17）-2.110,因為t，<t0.025（17），所以接受H。：02=0,表明每人實際可支配收入可能是影響每人的子雞消費量的因素。同理0506的七統計量也小于to025（17），所560.025以，牛肉每磅實際零售價格和子雞替代品每磅綜合實際價格也有可能是每人的子雞消費量的影響因素。對于0304,t統計量分別為-3.737889和2.716443。給定a-0.05,查t分布表，在自由度為n-6-17下，的臨界值t0.025（17）-2.110,因為t>t0025（17），所以拒絕H0：03-0，拒絕H0：04-0。故在5%的顯著水平下，00的值顯著不為零這表明子雞每磅實際零售價格和豬肉每34磅實際零售價格是每人的子雞消費量的主要影響因素。F統計量為57.63303。給定a-0.05,查F分布表，F（5,17）-2.81,0.05F>F（5,17）,則拒絕原假設H0。說明回歸方程顯著。線性模型成立。0.05盡管從經濟意義上看每人的子雞消費量可能受每人實際可支配收入，牛肉每磅實際零售價格，子雞替代品每磅綜合