eviews实验教程实验三图形与表格.doc

第三章 图形与表格 序列观察（Seires views） 共包括以下几个部分， Spreadsheet（表格）, Line Graph（线状图）, Bar Graph（柱状图） ，Descriptive Statistics（描述统计），Tests for Descriptive Stats（描述统计检验），Distribution Graphs（分布图），Correlogram（相关图），Unit Root Test（单位根检验），Conversion Options（转换选项），label(标签) 下面举例说明： 打开《实验三 图形与表格》（上课时提供） ，导入数据国内生产总值，变量命名GDP 双击GDP文件，就会出现下面的窗口显示了GDP序列的spreadsheet形式： 序列观察的其他形式的切换都可以从 View 菜单下选择相应的选项即可，有的有下一级菜单：（如下图） 下面分别给出了对GDP序列的几个其他形式至于他们的内容。 Line Graph Bar Graph (3)Descriptive Statistics/Histogram and Stats 注：Std.Dev.----是standard deviation的简写，即标准差 Skewness------即偏度。在一般情形下，当统计数据为右偏分布时，S 0，且S值越大，右偏程度越高；当统计数据为左偏分布时，S 0，且S值越小，左偏程度越高。当统计数据为对称分布时，显然有S = 0。 正偏或正偏态（positive skew）：右侧的尾部更长，分布的主体集中在左侧。这种情形又可被称为右偏态（skewed to the right）。 如果分布对称，那么平均值=中位数，偏度为零（此外，如果分布为单峰分布，那麽平均值=中位数=众数）。 Kurtosis------即峰度，是指次数分布曲线顶峰的尖平程度，是次数分布的又一重要特征。根据变量值的集中与分散程度，峰度一般可表现为三种形态：尖顶峰度、平顶峰度和标准峰度。当变量值的次数在众数周围分布比较集中，使次数分布曲线比正态分布曲线顶峰更为隆起尖峭，称为尖顶峰度；当变量值的次数在众数周围分布较为分散，使次数分布曲线较正态分布曲线更为平缓，称为平顶峰度。可见，尖顶峰度或平顶峰度都是相对正态分布曲线的标准峰度而言的。(4) Descriptive Statistics/Stats by Classification 打开View/Descriptive Statistics/Stats by Classification 就会出现以下的对话框选择相应色选项，填完后按OK （5）描述统计检验Tests for Descriptive Stats Simple hypothesis Tests 选择View/Tests for Descriptive Stats/Simple Hypothesis Tests 就会出现一对话框，输入要检验的描述统计量，例如检验 mean=51000 得出的结果只能接受原假设。 如果检验 mean=20000 则否认原假设 Equality Tests by Classification 选择View/Tests for Descriptive Stats/Equality Tests by Classification同样也会出现一个对话框 如下： 按OK后就会出现下面的窗口 里面有许多描述组与组之间变异情况等统计量。