一元回归案例数据.doc

一元回归案例数据
LT
10．案例：用回归模型预测木材剩余物（file:b1c3）
伊春林区位于黑龙江省东北部。，。%，是我国主要的木材工业基地之一。1999年伊春林区木材采伐量为532万m3。按此速度44年之后，1999年的蓄积量将被采伐一空。所以目前亟待调整木材采伐规划与方式，保护森林生态环境。为缓解森林资源危机，并解决部分职工就业问题，除了做好木材的深加工外，还要充分利用木材剩余物生产林业产品，如纸浆、纸袋、纸板等。因此预测林区的年木材剩余物是安排木材剩余物加工生产的一个关键环节。下面，利用一元线性回归模型预测林区每年的木材剩余物。显然引起木材剩余物变化的关键因素是年木材采伐量。
。。观测点近似服从线性关系。建立一元线性回归模型如下：
yt = b0 + b1 xt + ut
年剩余物yt和年木材采伐量xt数据
林业局名
年木材剩余物yt（万m3）
年木材采伐量xt（万m3）
乌伊岭


东风


新青


红星


五营


上甘岭


友好


翠峦


乌马河


美溪


大丰


南岔


带岭


朗乡


桃山


双丰


合计



年剩余物yt和年木材采伐量xt散点图

EViews输出结果
。建立EViews数据文件的方法见附录1。在已建立Eviews数据文件的基础上，进行
OLS估计的操作步骤如
Residual表示残差。残差图中的两条虚线与中心线的距离表示残差的一个标准差，.。通过残差图可以看到，大部分残差值都落在了正、负一个标准差之内。
估计b1的置信区间。由
t = P {£ (14) } =
得
£ (14)
b1的置信区间是
[- (14) , + (14) ]
[ - ´ , + ´ ]
[, ] ()
以95%的置信度认为，b1的真值范围应在[, ]范围中。
下面求yt的点预测和平均木材剩余物产出量的置信区间预测。假设乌伊岭林业局2000年计划采伐木材20万m3，求木材剩余物的点预测值。
2000 = - + x2000
= - + ´ 20 =
万m3 ()
s2(E(2000)) = (+ )
= (+) =
s(E(2000)) ==
因为
E(2000) = E(+x2000 ) = b0 + b1 x2000 = E(y2000)
t = ~ t (T-2)
(y2000)的置信区间是
2000 ± (14) s(E(2000)) = ± ´
= , ()
从而得出预测结果，2000年若采伐木材20万m3，。平均木材剩余物产出量的置信区间估计是在 [, ] 万m3之间。从而为恰当安排2000年木材剩余物的加工生产提供依据。
木材剩余物产出量单点的置信区间的计算。
s2(2000) = (1++ )
= (1++) =
s(2000) ==
EViews通过预测程序计算的结果是 ，
木