多元线性回归分析(Eviews论文).doc

多元线性回归分析(Eviews论文)
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楚雄师范学院 数学系 09级01班 韩金伟 学号：20091021135
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2011—2012

9741

9281
163093


1995





165885


1996





168803
22974

1997





169734


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楚雄师范学院 数学系 09级01班 韩金伟 学号：20091021135
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说明：由于数据是经过人工录入的，经反复对照没有发现错误，因此就采用了此数据做回归模型。但是也不能排除在录入过程中会出现一些小的错误，所以回归模型仅满足上表数据。
第2章 问题假设
为了问题的简洁明了，现对题目中的变量给出以下假设：中国成品钢材的需求量为（万吨）、原油产量（万吨）、生铁产量（万吨）、原煤产量（亿吨）、发电量（亿千瓦时）、铁路货运量（万吨）、固定资产投资额（亿元）、居民消费（亿元）、政府消费（亿元）作为影响变量，而且本题收集的数据均为定量变量，其符号和经济意义如下表：
变量
符号
代表意义
中国成品钢材的需求量为（万吨）
成品钢材需求总量
原油产量（万吨）
原油工业发展水平
生铁产量（万吨）
生铁工业发展水平
原煤产量（亿吨）
原煤工业发展水平
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发电量（亿千瓦时）
发电技术水平
铁路货运量（万吨）
运输产业水平
固定资产投资额（亿元）
固定资产支出水平
居民消费（亿元）
居民支出水平
政府消费（亿元）
政府支出水平
第3章 问题分析
在上述问题中，中国成品钢材的需求量（万吨）的影响因素不只是原油产量（万吨），还有生铁产量（万吨）、原煤产量（亿吨）、发电量（亿千瓦时）、铁路货运量（万吨）、固定资产投资额（亿元）、居民消费（亿元）、政府消费（亿元）等，这样因变量就与多个自变量有关。因此，我们就可以采用多元线性回归进行问题的分析。
多元线性回归模型的基本形式：设随机变量与一般变量的理论线性回归模型为：

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其中，是个未知参数，称为回归常数，称为回归系数。称为被解释变量（因变量），而是个可以精确测量并可控制的一般变量，称为解释变量（自变量）。是随机误差，与一元线性回归一样，对随机误差项我们常假定

称

为理论回归方程。
第4章 数据的预处理
曲线统计图
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楚雄师范学院 数学系 09级01班 韩金伟 学号：20091021135
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分析：从曲线统计图上我们可以大致的来看，变量和因变量在1980年到1986年的增长速度都相对平稳没有明显的增势；从1986年到1993年，个变量开始缓慢增长；从1993年到1998年，增长的幅度开始加大了。的曲线近似为一条水平的直线，这两个变量分别表示原油和原煤的量，可能受到资源和政策的限制，因而增长的速度非常缓慢。从图中可以明显看到随着年限的增加，我都随之逐渐增长。
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楚雄师范学院 数学系 09级01班 韩金伟 学号：20091021135
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散点统计图
分析：从散点统计图上我们可以细致的来看，变量（铁路运货量）的变化最为明显，还可以清楚的看到1981年，1991年，1998年，因为一些特殊事件而导致