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（一）回归分析过程实验
实验的基本原理
一元线性回归模型在满足线性模型的基本假设即古典假设的前提下，最小二
乘估计结果具有无偏性、有效性的性质。
实验的目的与要求
熟练使用计算机和Eviews 软件进行计量分析，理解一元线性回归模型及最
小二乘估计的基本原理。
在老师的指导下独立完成实验，并得到正确的结果。
实验内容及数据来源
利用计算机和Eviews 软件，以年木材剩余量为被解释变量，年木材采伐量
及常数项为解释变量，建立一元线性回归方程，用最小二乘法估计年木材采伐量
的β系数，预测林区每年的木材剩余量。
数据来源：教师统一提供
实验操作步骤及注意事项
1、建立Eviews 工作文件； 2、将所需数据录入Eviews；3、建立最小二乘
回归方程；4、得出回归结果。
注意事项：准确进行操作命令设置，建立方程时，常数项以c 表示，被解释
变量在前，然后是常数项
实验结论
年木材采伐量β系数估计值拒绝了零假设，显著不为零，预测出的2000 年
木材剩余量在平均木材剩余物产出量的置信区间内。
实验设备
计算机及计量经济分析软件Eviews5.1
实验的基本原理
一元线性回归模型在满足线性模型的基本假设即古典假设的前提下，最小二
乘估计结果具有无偏性、有效性的性质。
实验的目的与要求
熟练使用计算机和Eviews 软件进行计量分析，理解一元线性回归模型及最
小二乘估计的基本原理。
在老师的指导下独立完成实验，并得到正确的结果。
实验内容及数据来源
利用计算机和Eviews 软件，以年木材剩余量为被解释变量，年木材采伐量
及常数项为解释变量，建立一元线性回归方程，用最小二乘法估计年木材采伐量
的β系数，预测林区每年的木材剩余量。
数据来源：教师统一提供
实验操作步骤及注意事项
1、建立Eviews 工作文件； 2、将所需数据录入Eviews；3、建立最小二乘
回归方程；4、得出回归结果。
注意事项：准确进行操作命令设置，建立方程时，常数项以c 表示，被解释
变量在前，然后是常数项
实验结论
年木材采伐量β系数估计值拒绝了零假设，显著不为零，预测出的2000 年
木材剩余量在平均木材剩余物产出量的置信区间内。
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