某地区某农产品收购量与.doc

某地区某农产品收购量与 年份 Y X 1969 35.58 19.69 1955 7.96 5.33 1970 31.03 21.13 1956 15.34 6.82 1971 14.33 32.34 1957 13.55 8.17 1972 13.88 19.57 1958 10.94 9.48 1973 14.66 16.39 1959 6.39 8.03 1974 19.37 17.96 1960 1.94 3.58 1975 35.47 18.39 1961 0.06 1.17 1976 35.49 18.83 1962 0.66 0.92 1977 32.77 21.15 1963 6.04 1.63 1978 32.2 19.8 1964 15.41 7.73 1979 38.5 34.86 1965 15.3 9.46 1980 53.72 22.96 1966 19.32 13.97 1981 51.3 17.45 1967 35.76 17.32 1982 34.04 16.05 1968 35.03 17.36 1983 16.03 17.38 1984 21.79 16.79 第一步：描述统计量 Y X ?Mean ?22.35857 ?14.55500 ?Median ?17.36500 ?16.85500 ?Maximum ?53.72000 ?34.86000 ?Minimum ?0.060000 ?0.920000 ?Std. Dev. ?14.95748 ?8.646472 ?Skewness ?0.324925 ?0.293930 ?Kurtosis ?2.144772 ?2.808145 ?Jarque-Bera ?1.346006 ?0.446120 ?Probability ?0.510174 ?0.800067 ?Sum ?626.0400 ?407.5400 ?Sum Sq. Dev. ?6040.606 ?2018.560 ?Observations ?28 ?28 由表可知：y和x的最值，平均值，中位数，方差等数据。 由经济理论知，农产品收购量受销售量影响，当销售量增加时，农产品收购量也会增加，它们之间有同步变动趋势，农产品收购量除受销售量的影响之外，还受到其他一些变量及随机因素的影响，将这些变量均归并到随机变量u中，根据X与Y的样本数据作散点图 散点图 由图可知，它们的变化趋势是线性的，由此建立农产品收购量与销售量之间的一元线性回归模型，通过Eviews一元线性回归模型参数 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/10/12 Time: 16:31 Sample: 1955 1982 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.?? C 4.857082 4.109847 1.181816 0.2480 X 1.202438 0.243901 4.930035 0.0000 R-squared 0.483155 ????Mean dependent var 22.35857 Adjusted R-squared 0.463277 ????S.D. dependent var 14.95748 S.E. of regression 10.95806 ????Akaike info criterion 7.694777 Sum squared resid 3122.055 ????Schwarz criterion 7.789934 Log likelihood -105.7269 ????Hannan-Quinn criter. 7.723867 F-statistic 24.30524 ????Durbin-Watson stat 0.964078 Prob(F-statistic) 0.000040 一、即样本回归方程为 在显著水平为0.05的条件下，查自由度为28-2=26的t分布，得临界值2.06，两参数的t值分别为1.181816,4.930035，故回归系数均显著不为零，回归模型中应包含常数项，X对Y有显著影响。 二、通过 White检验该模型中随机误差项是否存在异方差 Heteroskedasticity Test: White