非線性回歸實(shí)驗(yàn)沒報(bào)告

1、附件二：實(shí)驗(yàn)報(bào)告格式（首頁）山東輕工業(yè)學(xué)院實(shí)驗(yàn)報(bào)告成績課程名稱 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ) 指導(dǎo)教師 蘇老師實(shí)驗(yàn)日期2013-05-11院（系） 專業(yè)班級: 實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)：2機(jī)房學(xué)生姓名學(xué)號同組人實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目名稱 非線性回歸模型的線性化一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵?、掌握Eviews中的常用函數(shù)及應(yīng)用2、掌握用Eviews非線性回歸模型的線性化分析3、在老師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成實(shí)驗(yàn)，并得到正確的結(jié)果。二、實(shí)驗(yàn)原理1、Eviews解決非線性回歸模型線性化問題2、最小二乘法的應(yīng)用三、主要儀器設(shè)備、試劑或材料Eviews軟件、課本教材、計(jì)算機(jī)四、實(shí)驗(yàn)方法與步驟SX LX 0 A SIQoolnzx HNU10HNUJ0(das0OF

2、AHNI1104s S9COCOLdOLL ss 孚.6耳 LLON6 s 艮 Lcoog N0CO89L L9COSWWW 昌L& Z9.6Z1? 8g.XLL gzCMbco zo.o誓 zm gzoL g6.0萬 6Z691? S9 886 Sris SL.g91z 99S68 寸9.6富 060誓CMLO8Z OCMCM 寸6.99寸 8.0E Z91Z6L 6.g* LLCMCO9 E.gzL g.CMosg 9 .昌* zCMg bcoZL g.0$COL661Z LWL 8COG NEg 96Z0L 6Z.XE Z9L9b NgEOL IX da0si Mq x daoma g9

3、661 0861 V 9V 8 二Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/11/13 Time: 10:54Sample: 1980 1996Included observations: 17VariableCoefficientStd. t-StatistiErrorcProb.C-10.459-8.1277377 1.28692380.0000X11.021277 0.029404 34.732300.00001.4711X210 0.239277 6.148149 0.00000.9986 Mean5.6001R-square

4、d08 dependent var96Adjusted0.9984 S.D. dependent0.7499R-squared09 var74S.E. of0.0299 Akaike info-4.0222regression14 criterion23Sum squared0.0125 Schwarz-3.8751resid28 criterion85Log likelihood37.188 F-statistic5021.58390Durbin-Watson 1.56910.0000stat65Prob(F-statistic) 00五、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)記錄、處理及結(jié)果由上表回歸分析結(jié)果，估計(jì)的回歸方程為Y=-10.4639 + 1.0211X1+ 1.4719X2（-8.1304）（34.7271）（6.1513）R2 =0.9986 F=5020.103 DW=1.56831、經(jīng)濟(jì)意義根據(jù)回歸結(jié)果，參數(shù)p 1的估計(jì)量為1.0211,說明在其他變量不變的條 件下，每多投入1億元，GDP就會增加1.0211億元;參數(shù)p的估計(jì)量為1.4719, 說明在其他變量不變的條件下，每多增加一萬名就業(yè)人員，GDP增加1.4719 億元。六、討論、心得通過這次實(shí)驗(yàn)，我明白了 eviews的使用方法，運(yùn)用Eviews對數(shù)據(jù)進(jìn)行分 析，快速的建立回歸模型，通過對實(shí)