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（一）回歸分析過程實驗
實驗的基本原理
一元線性回歸模型在滿足線性模型的基本假設即古典假設的前提下，最小二
乘估計結果具有無偏性、有效性的性質。
實驗的目的與要求
熟練使用計算機和Eviews 軟件進行計量分析，理解一元線性回歸模型及最
小二乘估計的基本原理。
在老師的指導下獨立完成實驗，并得到正確的結果。
實驗內容及數(shù)據(jù)來源
利用計算機和Eviews 軟件，以年木材剩余量為被解釋變量，年木材采伐量
及常數(shù)項為解釋變量，建立一元線性回歸方程，用最小二乘法估計年木材采伐量
的β系數(shù)，預測林區(qū)每年的木材剩余量。
數(shù)據(jù)來源：教師統(tǒng)一提供
實驗操作步驟及注意事項
1、建立Eviews 工作文件； 2、將所需數(shù)據(jù)錄入Eviews；3、建立最小二乘
回歸方程；4、得出回歸結果。
注意事項：準確進行操作命令設置，建立方程時，常數(shù)項以c 表示，被解釋
變量在前，然后是常數(shù)項
實驗結論
年木材采伐量β系數(shù)估計值拒絕了零假設，顯著不為零，預測出的2000 年
木材剩余量在平均木材剩余物產出量的置信區(qū)間內。
實驗設備
計算機及計量經濟分析軟件Eviews5.1
實驗的基本原理
一元線性回歸模型在滿足線性模型的基本假設即古典假設的前提下，最小二
乘估計結果具有無偏性、有效性的性質。
實驗的目的與要求
熟練使用計算機和Eviews 軟件進行計量分析，理解一元線性回歸模型及最
小二乘估計的基本原理。
在老師的指導下獨立完成實驗，并得到正確的結果。
實驗內容及數(shù)據(jù)來源
利用計算機和Eviews 軟件，以年木材剩余量為被解釋變量，年木材采伐量
及常數(shù)項為解釋變量，建立一元線性回歸方程，用最小二乘法估計年木材采伐量
的β系數(shù)，預測林區(qū)每年的木材剩余量。
數(shù)據(jù)來源：教師統(tǒng)一提供
實驗操作步驟及注意事項
1、建立Eviews 工作文件； 2、將所需數(shù)據(jù)錄入Eviews；3、建立最小二乘
回歸方程；4、得出回歸結果。
注意事項：準確進行操作命令設置，建立方程時，常數(shù)項以c 表示，被解釋
變量在前，然后是常數(shù)項
實驗結論
年木材采伐量β系數(shù)估計值拒絕了零假設，顯著不為零，預測出的2000 年
木材剩余量在平均木材剩余物產出量的置信區(qū)間內。
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工商網監(jiān)
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