tips是什么意思专业 | 统计学 incread | 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 | lexi计量经济学古典线性回归模型实验 现代大学英语精读3 | 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 关于元宵节的资料 分析P120的例coins 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： 3.经济意义和统计检验 我们假定影响大学GPA的因素有 高中的GPA（hsGPA）已获得的学分（ACT）每周平均 逃课次数（skipped） 经济意义有access denied：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。 4．实验具体步骤 （一）1.是选择变量。以大学英语词典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和是代表某个总体的变量，我们感兴趣的是“用来表示y”或研究“y如何随来变化”。所以我们假定方程为 （二）.初步估计参数并进行经济意义和统计检验 (1)安装R软件 (2)启动R软件程序 点击开始→所有程序→R→R i386 3.0.1 (3)打开文件GPA1.RAW和GPA1.DES找出colGPA,hsGPA,ACT和skipped所对应的序号， (4)读出数据GPA1.DES 1. age in years 2. soph =1 if sophomore 3. junior =1 if junior 4. nior =1 if nior 5. nior5 =1 if fifth year nior 6. male =1 if male 7. campus =1 if live on campus 8. business =1 if business major 9. engineer =1 if engineering major 10. colGPA MSU GPA 11. hsGPA high school GPA 12. ACT 'achievement' score 13. job19 =1 if job <= 19 hours 14. job20 =1 if job >= 20 hours 15. drive =1 if drive to campus 16. bike =1 if bicycle to campus 17. walk =1 if walk to campus 18. voluntr =1 if do volunteer work 19. PC =1 of pers computer at sch 20. greek =1 if fraternity or sorority 21. car =1 if own car 22. siblings =1 if have siblings 23. bgfriend =1 if boy- or girlfriend 24. clubs =1 if belong to MSU club 25. skipped avg lectures misd per week 26. alcohol avg # days per week drink alcohol 27. gradMI =1 if Michigan high school 28. fathcoll =1 if father college grad 29. mothcoll =1 if mother college grad 因GPA1.RAW数据太多，故不列出。 读出数据： , 5.对方程进行回归分析： . 因为s12不显著，所以我们进行s11和s25分析 即：只对hsGPA和skipped进行分析有如下 五．实验结论 我们可以得出自由度为137，样本共有141个，在5%的显著性水平下，t值的临界值为1.96.显著性水平为1%时，t值为2.58 hsGPA的t 统计量为4.39，在这两个显著性水平下均是显著的，ACT的t统计量是1.36mdm，使用双侧对立假设，即使显著性水平为10%，因此它不是统计显著的，如果ACT增加10分，预计colGPA只会增加0.1472 ，这是一个很小的增加量，因此ACT在统计和实际中都不是显著的。Skipped的t统计量是-3.197，在1%的显著性水平下（3.197>2.58）这个系数意味着每周多旷一次课就会减少0.08311分，这个在实践中也是很显著的，这是对整个学生整体来说的。 所以 hsGPA和skipped是显著的，ACT是不显著的 方程为 进一步优化方程为 计量经济学检验 (1)自相关检验 异（2）方差检验 1.异方差--稳健的F统计量 我们假设: 回归得： F=19.77 F(138,2)=3,所以我们可以拒绝原假设。 2.布罗施--帕干 异方差检验 同方差虚拟假设是： 得到=0.5307 F=51.64 F(3,137)=2.6<51.64所以我们拒绝原假设 p=2.2e-16<0.05所以根据p值我们拒绝原假设 LM=141*0.5307=74.8287> 因为BP检验得到一个足够小的p（p=2.2e-16）所以我们要采取修正措施 2.纠正异方差的一个可行的GLS程序 （1）将y对进行回归并得到残差（步骤同上） （2）对OLS残差进行平方，然后取自然对数而得到Log（） log（）对回归得到拟合值即 | |||||||||
本文发布于:2023-06-17 21:01:55，感谢您对本站的认可！
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