eviews描述性检验.ppt

Common sample Individual sample Group-discritp Common sample Individual sample 相关分析与协方差分析 相关分析（correlations）给出各序列的相关系数矩阵。其绝对值越接近1，两个序列相关性越强 协方差分析（covariances）结果是一个协方差矩阵。主对角线上分别是各序列的样本方差，其他元素则是对应两个序列的协方差。 相关分析与协方差分析 例：序列CONS和INC分别表示1994年至1999年北京居民人均生活消费支出和可支配收入，现进行相关和协方差分析 相关分析与协方差分析 第二章 序列的描述统计分析 序列窗口下的描述性统计量 序列组窗口下的描述性统计量 序列窗口下的描述性统计量 描述性统计分析Desciptive Statistics 柱图和统计量Histogram Stats 分组统计量 Stats by Classification 描述性统计检验 Tests for Descriptive Stats 简单假设检验Simple Hypothesis Tests 分组齐性检验Equality Tests by Classification 描述性统计分析Desciptive Statistics 柱图和统计量Histogram Stats 分组统计量 Stats by Classification 序列窗口下View菜单四个组成部分 第一部分：提供序列数据的观测法：spreadsheet/graph 第二部分：描述性统计分析/描述性统计检验/分布图 第三部分：相关图（correlogram）、单位根检验（Unit root test） 第四部分：变化选项（conversion options）和标签（Label） 描述性统计分析 例：测得某医院50名新生儿体重（单位：克），数据如下，利用EViews进行描述性统计分析 描述性统计分析 View-Descriptive Statistics-Histogram and Stats 描述性统计分析 S=0.370, K=2.433,与标准正态分布相比（S=0,K=3），右偏，平峰，且比较接近正态 描述性统计分析 Jarque-Bera（雅克贝拉）检验 检验的零假设：样本服从正态分布 检验统计量： 其中m是估计参数的个数 从JB检验的相伴概率P值＝0.3980.05甚至0.1的显著性水平，表明不能拒绝零假设，即服从正态分布 分组描述性统计分析 View-Descriptive Statistics-stats by classification 分组描述性统计分析 描述性统计检验 描述性统计检验 Tests for Descriptive Stats 简单假设检验Simple Hypothesis Tests 分组齐性检验Equality Tests by Classification 简单假设检验Simple Hypothesis Tests [Tests for Descriptive Stats]=[Simple Hypothesis Tests] ：简单的序列分布假设检验——单样本检验，检验均值、方差或中位数是否与给定的值存在显著性差异 简单假设检验Simple Hypothesis Tests Mean=指定值（零假设为均值等于该指定值） Var=指定值（零假设为方差等于该指定值） Median=指定值（零假设为中位数等于该指定值） 简单假设检验Simple Hypothesis Tests 包括对序列的均值检验、方差检验和中位数检验，零假设为： 例：用某仪器间接测量某容器内的温度5次，数据为1250、1265、1245、1260、1275。已知该容器实际温度为1277。试检验该仪器间接测量的温度值有无系统偏差（显著性水平取0.05 ） 单总体均值的假设检验 单总体均值的假设检验 方差未知，样本容量n=5，样本均值1259，样本标准差11.9 原假设： 单总体均值的假设检验 单总体均值的假设检验 单总体方差的假设检验 例：某车间生产钢丝，现从产品中随机抽取10根，测得折断力数据如下表。已知折断力X服从正态分布，问折断力方差＝64是否可信（显著性水平0.05）。 单总体方差的假设检验 单总体方差的假设检验 单总体方差的假设检验 单总体方差的假设检验 分组齐性检验Equality Tests by Classification [Tests for Descriptive Stats]=[Equality Tests by Classification] ：通过分组检验不同组之间均值、中位数或。方差是否相等