计量实验报告(完整)

实验报告

课程计量经济学

二级学院经济与贸易学院

专业经济学类

班级经济一班

学生姓名石仁翠学号*********** 指导教师章晓英

时间2013/5/25

重庆理工大学经济管理实验教学中心

实验题目利用软件建立模型并分析

实验日期 2013/5/25 实验地点重庆理工大学经济管理实验教学中心401、402

小组成员石仁翠（11102990121）张丽（11102990137）

章小芳（11102990139）梁婷（11102030214）

实验要求

1、步骤要详细：

不但要写出结果，还要有一定的分析，字数不得低于3000字。

2、模型的拟合优度要高。

3、小组成员自由组合，最多不超过4人。

实验内容

已知重庆市1978---2010年的人均GDP数据，请建立人均GDP的趋势模型，

要求用计量经济学软件（EVIEWS）完成下列工作：

1、建立模型（模型自选）

自变量用时间t；也允许自己分析并决定自变量，但要给出依据并列出原

始数据。

2、参数估计

3、模型检验（检验方法自选）

4、模型应用：预测将来（预测期为5年）

目录

1.模型说明及背景资料 (4)

2.模型设定及原始数据 (5)

3.参数估计 (6)

5.模型检验 (7)

5.1 拟合优度检验

5.2 t检验

5.3 F检验

5.4 自相关检验

5.5 经济意义检验

4.模型预测 (9)

6.结果解释 (10)

7.实验总结 (10)

实验过程

1.模型说明及背景资料

2004年我国消费率为53.6%，比2003年回落1.9个百分点，与1978年相比下降了8.5个百分点，是建国以来的最低水平。当前及今后一段时期内，消费偏低仍是我国经济生活中最为突出的问题之一。

一、消费构成及消费对经济增长的贡献度

按主体分，最终消费由居民消费和政府消费构成；按内容分，分为食品、衣着、居住、医疗保健、交通通信、教育文化娱乐服务等。

消费对GDP增长贡献主要看三个指标。一是消费率，又称最终消费率(最终消费占国内生产总值的比重，一般按现行价格计算)，反映了生产活动的最终成果用于最终消费的比重。通过观察消费与生产之间的关系，可以研究经济的增长类型和运行质量，揭示其发展规律。二是消费拉动率(消费增量占GDP增量百分比)，又称消费对GDP增长的拉动率，通常指在经济增长率中消费需求拉动所占的份额，也称消费对GDP增长的贡献率。三是消费贡献度(消费拉动率×GDP增长率)，代表GDP增速中消费拉动的点数。

二、我国消费拉动GDP增长的历史情况

(一)消费需求持续平稳增长，但增速长期低于国内生产总值的增

速。发达国家长期发展的经验表明，最终消费增长速度基本与国内生产总值的增长率保持相等。世界银行统计表明，在1960-1999年的40年中，美国、英国、意大利、西班牙、巴西等国的最终消费总额，与国内生产总值保持了近乎相等的年均增长率。在我国，1994-2003年，最终消费总额增长了2.5倍，年均增长率为9.7%；而同期国内生产总值增长了2.6倍，年均增长10%。虽然最终消费总额的年均增长率只比国内生产总值低0.3个百分点，但这个差距长期累积下来，就会导致消费率偏低的问题不断加剧。

(二)我国消费率持续走低，长期低于世界平均水平。我国"六五"期间平均消费率为66.1%，"七五"期间平均为63.4%，"八五"期间为58.7%，"九五"期间为59.4%。近三年我国消费率下降趋势较为明显，2004年仅为53.6%。美国在1951-1999年的49年中，年均消费率都在80%以上，比我国高十几个百分点。最近10年，世界平均消费率水平为78%-79%，而我国的平均消费率只有59.5%。

在本例中，采用的数据是时间序列数据，选取的数据为从重庆市1978年到2010年的人均GDP数据和人均消费数据。通过对这些数据的分析，确定人均GDP与人均消费之间是否存在相关关系？

2.模型设定及原始数据

Y=C+β1X1+β2X2+U

其中，在模型中X1，X2分别为模型自变量时间和消费，y为模型的因变量，u为模型的随机误差。人均消费数据来源于重庆统计局网站以及各年度的统计年鉴。

虽然通过对数据的初步浏览我们可以保证实验数据中不存在异常数据，但是这并不能说明这些数据能满足我们实验的要求。下一步我们要检测这两组数据的相关性怎么样，如果相关性很小，那我们采用这两组数据进行回归分析就没有多大的意义。

通过图形判断两组的相关性：

3.参数估计

（1）二元线性回归的OLS估计

利用Eviews进行OLS估计，得到结果如图所示：Y=-280.675+17.632X1+6.778X2+u

4、模型检验 （1）拟合优度检验

由于可决系数960168.02=R ，非常接近1，说明回归模型的拟合度很高，得到的回归方程非常好的拟合了样本。 （2） t 检验

回归方程中，)90329.13)(355862.0(=T 。

查表可得，在5%的显著水平下，自由度321=--K n 的t 的临界值是1.697，计算得到的ｔ1的值小于临界值，说明时间对人均GDP 的影响不显著。t2的值大于临界值，说明人均消费对GDP 的影响是显著的，通过检验。 （3） F 检验

回归方程中，F=361.5859。

F检验的分子自由度为2,分母自由度为32,查表可知，5%的显著水平下，临界的Ｆ值为3.30，由于观察到的Ｆ值为361.5859 ，远大于3.30 ，所以Ｆ检验通过。

（4）自相关性检验

回归方程中， D.W.=2.381413，n=35,k=2.

查表可知在5%的显著水平下，dl=1.4,du=1.52 ,而2.381413>1.52,2.381413<4-du，故不存在自相关，即无自相关。（5）经济意义检验

Y=-280.675+17.632X1+6.778X2+u

从斜率项的值看，符合经济理论，表明在1978-2010年间，若保持X1不变，，人均消费每增加1元，人均GDP将平均增加6.778元。若保持X2不变，年份每增长1年，人均GDP将平均增加17.632元。截距项—280.675在这里没有经济意义, 所以方程可以通过经济上的检验。

5.模型预测

6、结果解释

从此次实验的结果来看，人均GDP与人均消费之间确实存在置信度较高的线性相关关系，且是一种正向相关关系。也就是说，改革开放以来，经济的发展确实拉动了居民消费水平的提升。

7、实验总结

（1）通过此次实验，我们更好地学习了在Eviews环境下的一些基本操作，为今后的Eviews实验打下坚实基础。

（2）二元线性回归模型是计量经济学中较为简单的模型，也是基本的分析工具，通过实际操作，我们学会了Eviews环境下二元线性回归的建模，为以后的计量经济分析打下

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告 ：马艺菡 学号：4 班级：9141070302 任课教师：静文

实验题目简单线性回归模型分析 一实验目的与要求 目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。为研究国生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。 要求：为研究国生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。 二实验容 根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，模型检验，模型检验，得出回归结果。 三实验过程：（实践过程，实践所有参数与指标，理论依据说明等） 简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。 （一）模型设定 为研究中国国生产总值对财政收入是否有影响，根据1978-1997年中国国生产总值X和财政收入Y，如图1 1978-1997年中国国生产总值和财政收入（单位：亿元）

1996 66850.5 7407.99 1997 73452.5 8651.14 根据以上数据作财政收入Y 和国生产总值X的散点图，如图2 从散点图可以看出，财政收入Y和国生产总值X大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型： （二）估计参数 1、双击“Eviews”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open/EV Workfile—Excel—GDP.xls; 2、在EV主页界面点击“Quick”菜单，点击“Estimate Equation”,出现“Equation Specification”对话框，选择OLS估计，输入““y c x”,点击“OK”。即出现回归结果图3；

金融计量学实验报告

金融计量学实验报告 金融计量学实验报告 引言： 金融计量学是一门应用数学的学科，主要研究经济与金融领域中的数据分析与建模。它既有严格的数学基础，又能够对实际问题进行解答，因此在金融领域中有着重要的地位。本实验报告主要探讨金融计量学中的一些知识点，并以实验来帮助理解。 第一部分：数据的分布 在金融计量学中，数据分布是一项非常重要的内容，即使在其他学科也同样重要。数据分布可以帮助我们预测未来的情况，并提供给我们知道变量之间的关系的手段。 然而，在分析数据分布时，我们需要遵循一些基本规则。 首先，我们需要了解中心极限定理。它告诉我们，大量的独立随机变量的平均值将会近似于正态分布。这是由于正态曲线在大多数情况下都是连续的，可以被用来模仿许多方面的实际数据。 另外，我们还需要了解离散度。离散度由方差和标准差来测量。方差用来说明数据的分布程度，而标准差则是方差的平方根。 第二部分：利率和股票价格

利率和股票价格是金融领域中的两个关键指标。在计量金融领域，我们会研究这些指标，并尝试确定它们之间的关系。 在实验中，我们可以使用统计工具来分析利率和股票价格之间的关系。具体来说，我们可以使用描述性统计学来测量这些指标。我们还可以使用回归分析来确定它们之间的影响关系。 此外，我们还可以进行某些变量的概率分析，例如假设我们想预测股票价格在特定时间点上的情况。使用概率分析，我们可以了解不同方案的可能性和风险。 第三部分：时间序列分析 时间序列分析是金融计量学中的另一个重要领域。这种分析包括对大量数据的收集、整理、分析和呈现。 时间序列分析可以帮助我们预测未来，这是因为我们可以分析过去的数据来发现趋势。例如，如果我们发现某一股票在过去几年中保持稳定增长，我们可以预测未来也会继续增长。 在时间序列分析中，我们可以使用许多不同的统计工具，例如滑动平均值和指数平滑。这些工具可以帮助我们提取趋势和周期组成的各个部分。 结论： 金融计量学实验的结果表明，我们可以使用数学工具帮助我们分析数据、预测未来和决策投资。在金融领域中，这些工具尤其强大，因为它们可以让我们更好地理解和处理复杂的经

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告 一.实验目的： 1、学习和掌握用SPSS做变量间的相关系数矩阵； 2、掌握运用SPSS做多元线性回归的估计； 3、用残差分析检验是否存在异常值和强影响值 4、看懂SPSS估计的多元线性回归方程结果； 5、掌握逐步回归操作； 6、掌握如何估计标准化回归方程 7、根据输出结果书写方程、进行模型检验、解释系数意义和预测； 二．实验步骤： 1、根据所研究的问题提出因变量和自变量，搜集数据。 2、绘制散点图和样本相关阵，观察自变量和因变量间的大致关系。 3、如果为线性关系，则建立多元线性回归方程并估计方程。 4、运用残差分析检验是否存在异常值点和强影响值点。 5、通过t检验进行逐步回归。 6、根据spss输出结果写出方程，对方程进行检验（拟合优度检验、F检验和t 检验）。 7、输出标准化回归结果，写出标准化回归方程。 8、如果通过检验，解释方程并应用（预测）。 三.实验要求： 研究货运总量y与工业总产值x1,农业总产值x2，居民非商品支出x3,之间的关系。详细数据见表： （1）计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。 （2）求y关于x1,x2,x3的三元线性回归方程 （3）做残差分析看是否存在异常值。 （4）对所求方程拟合优度检验。 （5）对回归方程进行显著性检验。 （6）对每一个回归系数做显著性检验。 （7）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除，重新建立回归方程，在做方程的显著性检验和回归系数的显著性检验。 （8）求标准化回归方程。 （9）求当x1=75,x2=42,x3=3.1时y。并给出置性水平为99%的近似预测区间。（10）结合回归方程对问题进行一些基本分析。 四.绘制散点图或样本相关阵 相关性

计量实验报告

计 量 经 济 学 实 验 报 告 题 目： 计量经济学实验报告 专 业： 统计学统计2班 姓 名： 学 号： 指导教师： Shanxi university of Finance and Economics

二○一三 年 十二 月 二十九 日 山西财经大学统计学2班学生实验报告 实验课程名称： 计量经济学 专业 统计学 班级学号 姓名 成绩 实验地点 实验性质： √ 验证性 实验项目 名 称 计量经济学古典线性回归模型实验 指导 教师 一．实验目的与要求 使学生掌握针对实际问题建立、估计和应用计量经济学模型的方法以及至少掌握一种计量经济学软件的使用，提高学生应用计量经济学模型方法解决实际问题的实践动手能力。通过实验使学生更深入、直观地理解和掌握计量经济学模型理论与方法。要求学生能对一般的实际经济问题运用计量经济学模型方法进行分析研究，掌握计量经济学软件R 软件的估计和检验模型的用法和操作步骤。 二．实验内容及步骤（说明数据来源） 1.确定单方程模型实际经济问题 分析P 120的例 4.3 的 大学GPA 的决定因素 2.单方程模型的理论形式设定 我们设定该方程为：u x x x y k k +++++=ββββ......22110 3.经济意义和统计检验 我们假定影响大学GPA 的因素有。 1 高中的GPA （hsGPA ）。 2已获得的学分（ACT ）。 3每周平均 逃课次数（skipped ） 经济意义有：影响学生GPA 的因素可能有很多，比如平均每周的逃课次数，平均每天的自习时间，但是我们并不知道哪些因素对其有直接的影响，可能这些因素的影响是正的，也有可能这些因素的影响是负的，或者是没有影响的，或者是两个因素单独研究都不是显著的，但是在一起研究就是显著的。 统计检验：根据R 软件的实验结果我们可以很容易的得到该影响因素的t 值，p 值，将t 值和p 值与临界值比较就可以检验该因素对因变量的影响是不是显著的。 4.t 值，p 值的检验及处理 根据实验回归结果，将自变量的t 值，p 值与临界值进行比较，从而决定该自变量对因变量的影响是不是显著的。 5.应用分析 通过确定显著与不显著的影响因素，从而优化方程的结构。 三．实验题目 大学GPA 的决定因素 使用GPA1.RAW 和GPA1.DES 中的数据来确定hsGPA.ACT 和skipped 在不同的显著性水平下是否显著。 四．实验具体步骤 （一）1.是选择变量。以大学GPA(colGPA)作为解释变量，高中时的GPA(HAGPA),作为被解释变量，另外ACT （已获得的学分），也是一个解释变量，因为它受以前习惯的影响，skipped （平均每周缺课次数），也是一个解释变量，因为它也是影响大学学分的一个因素 2.是选择模型关系形式。由于y 和i x 是代表某个总体的变量，我们感兴趣的是“用i x 来表示y ”或研究“y 如何随i x 来变化”。所以我们假定方程为u x x x y k k +++++=ββββ (22110)

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实验报告 课程计量经济学 二级学院经济与贸易学院 专业经济学类 班级经济一班 学生姓名石仁翠学号*********** 指导教师章晓英 时间2013/5/25 重庆理工大学经济管理实验教学中心 实验题目利用软件建立模型并分析

实验日期 2013/5/25 实验地点重庆理工大学经济管理实验教学中心401、402 小组成员石仁翠（11102990121）张丽（11102990137） 章小芳（11102990139）梁婷（11102030214） 实验要求 1、步骤要详细： 不但要写出结果，还要有一定的分析，字数不得低于3000字。 2、模型的拟合优度要高。 3、小组成员自由组合，最多不超过4人。 实验内容 已知重庆市1978---2010年的人均GDP数据，请建立人均GDP的趋势模型， 要求用计量经济学软件（EVIEWS）完成下列工作： 1、建立模型（模型自选） 自变量用时间t；也允许自己分析并决定自变量，但要给出依据并列出原 始数据。 2、参数估计 3、模型检验（检验方法自选） 4、模型应用：预测将来（预测期为5年）

目录 1.模型说明及背景资料 (4) 2.模型设定及原始数据 (5) 3.参数估计 (6) 5.模型检验 (7) 5.1 拟合优度检验 5.2 t检验 5.3 F检验 5.4 自相关检验 5.5 经济意义检验 4.模型预测 (9) 6.结果解释 (10) 7.实验总结 (10)

实验过程 1.模型说明及背景资料 2004年我国消费率为53.6%，比2003年回落1.9个百分点，与1978年相比下降了8.5个百分点，是建国以来的最低水平。当前及今后一段时期内，消费偏低仍是我国经济生活中最为突出的问题之一。 一、消费构成及消费对经济增长的贡献度 按主体分，最终消费由居民消费和政府消费构成；按内容分，分为食品、衣着、居住、医疗保健、交通通信、教育文化娱乐服务等。 消费对GDP增长贡献主要看三个指标。一是消费率，又称最终消费率(最终消费占国内生产总值的比重，一般按现行价格计算)，反映了生产活动的最终成果用于最终消费的比重。通过观察消费与生产之间的关系，可以研究经济的增长类型和运行质量，揭示其发展规律。二是消费拉动率(消费增量占GDP增量百分比)，又称消费对GDP增长的拉动率，通常指在经济增长率中消费需求拉动所占的份额，也称消费对GDP增长的贡献率。三是消费贡献度(消费拉动率×GDP增长率)，代表GDP增速中消费拉动的点数。 二、我国消费拉动GDP增长的历史情况 (一)消费需求持续平稳增长，但增速长期低于国内生产总值的增

计量实验报告

计量实验报告 计量实验报告 引言： 计量实验是一种科学研究方法，通过观察和测量，以数据为基础，对现象进行定量分析和验证。本实验旨在探究某一特定变量对其他变量的影响，并通过实验数据进行分析和解读，以得出结论。 实验设计： 本实验采用了随机对照组设计，将被试随机分为实验组和对照组。实验组接受特定变量的处理，而对照组则不接受处理，以作为对比。通过对两组数据的对比分析，可以得出特定变量对其他变量的影响。 实验步骤： 1. 确定实验目标和研究问题。 2. 设计实验方案，包括实验组和对照组的设定，变量的操作和测量方法等。 3. 选取合适的样本，进行随机分组。 4. 对实验组进行特定变量的处理，对照组不进行处理。 5. 进行数据的收集和记录。 6. 对数据进行统计分析，包括描述性统计和推断统计。 7. 对结果进行解读和讨论，得出结论。 数据分析： 通过对实验数据的统计分析，可以得出以下结论： 1. 实验组与对照组在某一特定变量上的差异显著。这表明特定变量对其他变量有一定的影响。

2. 实验组在其他变量上的表现相对较好。这说明特定变量的处理对其他变量有 积极的影响。 3. 对照组在其他变量上的表现没有显著变化。这进一步证明了特定变量的处理 对其他变量的影响。 4. 实验组和对照组之间的差异可以通过统计学方法进行验证。在本实验中，我 们使用了t检验来比较两组的均值差异。 结论： 通过本次计量实验，我们得出了特定变量对其他变量的影响。这一结论对于进 一步研究和实践具有重要意义。同时，我们也意识到计量实验在科学研究中的 重要性和应用价值。计量实验通过数据的观察和测量，可以对现象进行客观分 析和验证，为科学研究提供了有力的工具和方法。 进一步探讨： 尽管本实验得出了特定变量对其他变量的影响，但仍有一些问题需要进一步探 讨和研究。例如，我们可以进一步研究特定变量对不同人群或不同环境的影响 是否存在差异。此外，我们还可以探索其他变量对特定变量的反馈作用，以及 特定变量的长期效应等。这些问题的研究将有助于深入理解特定变量的影响机 制和应用范围。 总结： 本实验通过计量方法对特定变量的影响进行了研究和分析。通过实验数据的统 计分析，我们得出了特定变量对其他变量的影响，并对结果进行了解读和讨论。计量实验作为一种科学研究方法，在科学研究和实践中具有重要意义和应用价值。通过进一步的研究和探索，我们可以更好地理解特定变量的影响机制和应

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告 1. 引言 计量经济学是应用数学和统计学方法来研究经济现象的一 门学科。实验是计量经济学研究中常用的方法之一，通过设计和实施实验，可以帮助我们理解经济现象背后的因果关系。本文将对一项计量经济学实验进行详细描述和分析，以展示实验的设计、数据分析和结论。 2. 实验设计 2.1 实验目的 本次实验的目的是研究市场供需关系对商品价格的影响。 具体而言，我们希望通过改变商品的市场供给量，观察商品价格如何变化，并分析供给弹性的大小。 2.2 实验假设 在实验设计阶段，我们需要制定实验假设来指导实验的进行。在本次实验中，我们假设市场供给量的变动会对商品价格产生影响，而且供给弹性的大小会决定价格的变动幅度。 2.3 实验步骤 本次实验包括以下几个步骤： 1.设定实验组和对照组：我们将随机选择一些参与者， 并将其分为两组，一组作为实验组，一组作为对照组。实 验组将面临市场供给量变动的情况，而对照组则不受干扰。 2.确定商品和市场：我们选择一个特定的商品，并确 定一个特定的市场来进行实验。这样可以使实验更加具体 和可控。

3.设定实验条件：在实验组中，我们逐步调整市场供 给量，并记录下不同供给量下的商品价格。对照组则保持 市场供给量不变。 4.数据收集：在每次实验条件设定完毕后，我们将记 录实验组和对照组的商品价格，并对数据进行整理和存储。 2.4 实验风险和伦理考虑 在设计实验时，我们需要考虑实验可能存在的风险，并确 保实验过程符合伦理要求。具体而言，我们需要确保参与者的权益得到保护，并在可能对参与者造成负面影响的情况下停止实验。 3. 数据分析 在实验进行完毕后，我们对数据进行分析，以验证实验假 设并得出结论。 3.1 数据整理 首先，我们将实验组和对照组的数据整理成表格形式，方 便后续分析。由于文档要求不能包含表格，这里无法展示具体的数据。 3.2 数据分析方法 我们采用的数据分析方法主要包括描述统计分析和回归分析。 描述统计分析用于描述数据的基本特征，包括平均值、标 准差、最小值和最大值等。 回归分析用于分析市场供给量对商品价格的影响，并计算 供给弹性的大小。为了控制其他变量对价格的影响，我们还将引入一些控制变量，如市场需求量和市场竞争程度。

计量经济学实验报告

一、实验目的及要求： 1、目的 利用EVIEWS 实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉计量经济学的基本概念，熟悉一元线性回归模型估计的基本程序和基本方法。 2、内容及要求 (1) 熟悉ＥＶＩＥＷＳ实验软件的基本操作程序和方法； (2) 掌握一元线性回归模型基本概念，了解其估计和检验原理 (3) 提交实验报告 二、仪器用具： 三、实验结果与数据处理： 1下面是利用1970-1980年美国数据得到的回归结果。其中Y 表示美国咖啡消费（杯/日.人），X 表示平均零售价格（美元/磅）。 注：262.2)9(2/=αt ，228.2)10(2/=αt 6628.006 .42)()1216.0(4795.06911.2ˆ2===-=R t se X Y t t ） （ 值 1. 写空白处的数值。

1 2. 对模型中的参数进行显著性检验。 3. 解释斜率系数1β的含义，并给出其95%的置信区间。 解：（1）1308.221216 .06911 .2)(00=== ββse t 0114.006 .424795 .0)(1 1-=-= = t se ββ （2）用t 检验法分别对模型中的参数0β1β进行显著性水平检验： 在5%的显著性水平下，模型的自由度为11-2=9，且262.2)9(025.0=t 由于262.21308.220>=βt ，故该模型的截距项在统计上是显著的； 同理 262.206.421>=βt ，即斜率系数在统计上也是显著的。 （3）斜率系数4795.01-=β，小于0，在其他条件不变的情况下，咖啡的平均零售价格每增加一个单位，美国咖啡的日消费将平均减少0.4795个单位，说明咖啡的消费量与其平均零售价格呈负相关关系。 1β的95%的置信区间为：]4537.0,5053.0[)]ˆ(ˆ),ˆ(ˆ[1 2/112/1--+-即ββββααse t se t 2美国各航空公司业绩的统计数据公布在《华尔街日报1999年年鉴》（The Wall Street Journal Almanac 1999）上。航班正点到达的比率和每10万名乘客投诉的次数的数据如下1。 1 利用EViews 估计其参数，求出描述投诉率是如何依赖航班按时到达正点率的估计的回归方程。 2对估计的回归方程的斜率作出解释。 3如果航班按时到达的正点率为80%，估计每10万名乘客投诉的次数是多少？ 1资料来源:(美)David R.Anderson 等《商务与经济统计》，第405页，机械工业出版社

科学教科版五年级上册第三单元《计量时间》实验报告

新教科版科学五年级上册实验报告 第三单元计量时间 实验一：观察研究“一炷香”的时间 实验材料：一根香、插香的盘子、打火机、秒表等等。 实验要求以及方法： ①取一支香分别在香的1/4、1/2、3/4处做标记。 ②点燃这根香并记录香燃烧到每个标记的时间。 ③填写燃香时间记录表。 实验现象： 一根香平均分成了4部分，每一部分燃烧所花的时间基本相同。 实验结论： 一炷香燃烧的时间为半个小时。通常情况下，一炷香燃烧的时间都是均匀的，因此在古时候没有钟表的时代里，大多数时候人们都可以用香燃烧的时间长短来大概计量时间。 除了可以用香燃烧的时间来记录时间，我们还可以用蜡烛燃烧的时间来记录时间。 实验二：测量水流速度的变化 实验材料：铁架台、烧杯、量桶、塑料瓶（去掉底部，在瓶盖上扎一个小孔）、铁圈（用来固定塑料瓶）、计时器、自来水等等。 实验方法： ①按照图中所示，安装好实验装置。 ②用刚才的瓶子装200毫升的水，同样让水从瓶盖的小孔中流出，并用量杯接住从瓶中流出的水。 ③用计时器测量量杯里的水集聚到50毫升时用了多长时间？记录在实验记录表上。 ④利用同样的方法测一测积聚到100毫升、150毫升的水分别需要多长时间。 实验现象： 杯子中的水每增加50毫升，需要的时间基本是相同的。也就是说杯子中集聚50毫升的水，所需的时间都是基本相同的。 实验结论：

这说明水的流动速度是均匀的，不存在忽快忽慢的现象。 实验三：自制一个摆，观察摆运动的特点 实验材料：一根细绳、一个小重物、铁架台等等。 实验方法及活动要求： ①拿一根细绳，上端固定在铁架台上，下端挂一个小重物，做成一个简单的摆。②让我们的摆自由摆动，幅度不要太大，测量并记录他一分钟摆动的次数。 ③重复多次活动，测量并记录我们的摆一分钟摆动的次数。 实验现象： 自制摆一分钟摆动次数是一样的。 实验结论： 单摆具有等时性特点。 实验四：探究摆的快慢与摆锤质量的关系 实验要求：探究摆的快慢与摆锤质量的关系。 实验材料：铁架台、摆锤质量不等的摆、计时器等等产。 实验方法： ①把细绳固定在挂钩上，下端挂一个摆锤，让摆小幅度的自由改动，观察摆30秒摆动的次数。 ②保持摆绳长度不变，依次增加摆锤的质量，测量不同质量的摆30秒摆动的次数。 实验注意点： 本次实验中，会改变的条件：摆锤的质量分别是原来的质量两倍质量、三倍质量。不会改变的条件：摆长度不变、30秒时间不变、摆动幅度不变。 实验现象： 不管摆锤的质量是多少，30秒时间内摆支动次数是一样的。 实验结论： 通过本次实验，我发现摆的快慢与摆锤质量没有关系。 实验五：探究摆的快慢与摆绳长短的关系 实验要求：探究摆的快慢与摆锤长短的关系。 实验材料：铁架台、摆绳长短不同的摆、计时器、实验记录表等等产。 实验方法：

计量经济学实验报告

计量经济学实验报告 学院： 班级 姓名： 学号： 一、经济学理论概述 1、需求是指消费者家庭在某一特定时期内,在每一价格水平时愿意而且能够购买的某种商品量;需求是购买欲望与购买能力的统一; 2、需求定理是说明商品本身价格与其需求量之间关系的理论;其基本内容是：在其他条件不变的情况下,一种商品的需求量与其本身价格之间成反方向变动,即需求量随着商品本身价格的上升而减少,随商品本身价格的下降而增加; 3、需求量的变动是指其他条件不变的情况下,商品本身价格变动所引起的需求量的变动;需求量的变动表现为同一条需求曲线上的移动; 二、经济学理论的验证方法 在此次试验中,我运用了Eviews和Excel软件对相关数据进行处理和分析; 1、拟合优度检验——可决系数R2统计量 回归平方和反应了总离差平方和中可由样本回归线解释的部分,它越大,参差平方和越小,表明样本回归线与样本观测值的拟合程度越高;

2、方程总体线性的显着性检验——F检验 1方程总体线性的显着性检验,旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显着成立作出判断; 2给定显着性水平α,查表得到临界值Fαk,n-k-1,根据样本求出F统计量的数值后,可通过F＞Fαk,n-k-1 或F≤Fαk,n-k-1来拒绝或接受原假设H0,以判定原方程总体上的线性关系是否显着成立; 3、变量的显着性检验——t检验 4、异方差性的检验——怀特检验 怀特检验不需要排序,对任何形式的异方差都适用; 5、序列相关性的检验——图示法和回归检验法 6、多重共线性的检验——逐步回归法 以Y为被解释变量,逐个引入解释变量,构成回归模型,进行模型估计; 三、验证步骤 1、确定变量 1被解释变量 “货币流通量”在模型中用“Y”表示; 2解释变量 ①“货币贷款额”在模型中用“ X”表示; 1 ②“居民消费价格指数”在模型中用“ X”表示； 2 ③把由于各种原因未考虑到和无法度量的因素归入随机误差项,在模型中用“ ”; 2、建立计量经济学模型

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实验一一元线性回归模型 一、实验目的： 了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作 二、实验内容： 1、搜集2001-2011年，人均消费和人均gdp数据，构建消费模型，并估计，检 验，按照教材例题数据处理过程处理。 表一 2001-2011年人均消费和人均gdp数据 年份人均消费人均GDP 2001 3611 7543 2002 3791 8184 2003 4089 9101 2004 4552 10561 2005 5439 14040 2006 6111 16084 2007 7081 18934 2008 8183 22698 2009 9098 25575 2010 9968 29992 2011 12272 35181 2、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料要 求，（1）作出散点图。建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；（2）对所建立的回归方程进行检验；（3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。

表二 中国1978-2000年的财政收入Y 和国内生产总值（GDP ） 三、实验步骤及结果 1.1建立工作文件，输入数据 在Eviews 软件的命令窗口中键入数据输入命令：DATA XF GDP 此时将显示一个数组窗口（如所示），即可以输入每个变量的数值 图1-1 2001-2011年 人均消费和人均gdp 数据 1.2图形分析 借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，合理地确定模型的数学形式。 在Eviews 软件的命令窗口中键入数据输入命令：SCAT XF GDP 年份 Y GDP 年份 Y GDP 1978 1132.26 3624.1 1990 2937.1 18547.9 1979 1146.38 4038.2 1991 3149.48 21617.8 1980 1159.93 4517.8 1992 3483.37 26638.1 1981 1175.79 4862.4 1993 4348.95 34634.4 1982 1212.33 5294.7 1994 5218.1 46759.4 1983 1366.95 5934.5 1995 6242.2 58478.1 1984 1642.86 7171 1996 7407.99 67884.6 1985 2004.82 8964.4 1997 8651.14 74462.6 1986 2122.01 10202.2 1998 9875.95 78345.2 1987 2199.35 11962.5 1999 11444.08 82067.5 1988 2357.24 14928.3 2000 13395.23 89403.6 1989 2664.9 16909.2

计量实验报告

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计量实验报告 一．多元线性回归模型 【实验目的】 掌握多元线性回归模型的建模方法，并会作统计分析与检验。 【实验内容】 经研究发现，学生用于购买书籍及课外读物的支出与本人受教育年限及其家庭 收入水平有关，对18名学生进行调查的统计资料如表3—1所示。 （1）试求出学生会购买书籍及课外读物的支出Y 与受教育年限1X 和家庭人均收入水平2X 的回归方程估计式 2 2110ˆˆˆˆX X Y βββ++= （2）对1β，2β的显著性进行t 检验，计算2R 与2R 。 （3）假设有一学生的受教育年限101=X 年，家庭人均收入水平4802=X 元/月，试预测该学生全年购买书籍及课外读物的支出，并求出相应的预测区间（%5=α）。 表3—1 学生序号 购买书籍及课外读物支出 Y /（元/年） 受教育年限 1X /年 家庭人均可支配 收入 2X / (元/月) 1 450.5 4 171. 2 2 507.7 4 174.2 3 613.9 5 204.3 4 563.4 4 218.7 5 501.5 4 219.4 6 781.5 7 240.4 7 541. 8 4 273.5 8 611.1 5 294.8

于是Y均值的95%的预测区间为 23 . 20 131 .2 22 . 1235⨯ ±或（1192.12,1278.32）同样容易得到Y个值的预测的标准差为 12 . 44 67 . 19462661 .1 1 2 18 27 . 23063 ] ) ( 1[ ˆ 1 2 ˆ = = ⨯ - - = ' ' + =-X X X X σ Y S 于是，Y个值的95%的预测区间为 12 . 44 131 .2 22 . 1235⨯ ±或(1141.20,1329.24）二．异方差性问题 【实验目的】 【实验内容】：

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【实验目的】 1、掌握一元、多元线性回归模型及非线性回归模型的建模方法。 2、掌握建立一元、多元回归模型及非线性回归模型和比较、筛选模型的方法。 3、通过具体的实践操作，熟悉EViews软件的操作和具体功能。 4、加深对课程理论知识的理解和应用。 【实验工具】 Eviews 7.2 【实验内容】 1、（一元线性回归）根据表1中2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入的数据建立一元线性回归模型。

新疆 5636.40 6899.64 【实验步骤】 一、散点图 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图1-1。 图1-1 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为如下线性模型： 12i i i Y X u ββ=++ 二、估计参数 假定所建模型及随机误差项i u 满足古典假定，可以用OLS 法估计其参数。运用计算机软件EViews 作计量经济分析。 利用EViews 作简单线性回归分析的步骤如下： 1、建立工作文件 首先，在 EViews 菜单中依次点击File\New\Workfile ，出现对话框“Workfile Create”。 在本例中是截面数据，选择“Unstructured/Undated”。并在“O bservations”中输入样本数量如“31”点击“ok”。 2、输入数据 在Eviews 软件的命令窗口中直接键入命令: DATA X Y 此时将显示一个数组窗口，然后拷贝变量值： 结果如图1-2所示：