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一般回归式下面会是标准差或者t值，数字有负，应该就是t值了
多因素方差分析菜单选择：分析 -> 一般线性模型 -> 单变量将研究变量选入“因变量”框，分组变量都选入固定因子框点击右边“模型”按钮，进入“单变量：模型对话框，点击“设定”单选按钮，设置“主效应”、“交互作用”其余选项取默认值就行，点击“继续”按钮，回到“单变量”界面，ok统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我
首先我并不是统计学、数学类专业的，对很多统计模型搞不明白的，下文所写也仅是学渣的学习笔记吧，都是些基础操作，希望能帮到忙吧。从毕业论文角度出发的分位数回归模型分享：我是一个文科类、经济类的专业，我的毕业论文选择的是面板分位数回归模型。这个模型其实跟普通OLS差不多，但这个模型的逼格感觉比OLS高很多。我觉得类似于我专业的本科毕业论文用分位数回归模型还是很香的。关于这个回归办法直接在网上能找到很多学习资料的，我也是在写论文时从零开始学习这个模型的。下面这个推文就很好用，包含了最基础的分位数回归的stata代码。还有可以康康张晓峒教授的分位数回归讲义，很行的这个讲义，包含了各种检验以及eviews软件操作步骤文章实证框架可以参考：1、变量选择包含单位根检验和描述性统计分析2、模型选择包含混合效应模型、随机效应模型和固定效应模型的选择，很多文献使用豪斯曼检验进行检验，搜搜相关文献学一学就成3、实证部分包含95%置信区间曲线图、实证分析等因为我的文章着重得到“差异”这样的结论，所以做了斜率相等性检验。有的文章还做了斜率对称性检验，可以看看张晓峒教授的讲义。至于为什么做斜率相等检验，可以看看学霸给我文章的批注。一开始我也是似懂非懂，看了其他文章就能明白一些啦，也叫Wald检验。4、稳健性检验关于稳健性检验有很多种办法，比如替换变量呀，换方法实证呀，很多，自己搜搜论坛就行斜率相等性检验（Wald检验）的操作。stata可以做斜率相等性检验，但是给出的结果很简单，并没有给出wald统计量(还有stata也不能给出LM, LR这些统计量）。命令可以参考：sqreg y x1 x2, quantiles(.25 .75)test [q25]x1 = [q75]x1stata给出的结果很奇怪，比如我 test [q0.1=q0.2=q0.3=q0.4]:x1 返回了结果是q0.1-q0.2的、q0.1-q0.3的、q0.1-q0.4的结果。我文章采用eviews做这个检验，当时在找资料时就发现特别少，大多都是领到门口，怎么进还得自己摸索。所以我才想写下这个分享的。1、我看到经管之家那个论坛上有人说eviews不能做面板分位数回归的，我用的7.2版本，其实是可以，只要导入数据的时候选择panel数据即可，但是每次只能做一个分位点，相比之下，还是stata一下子出所有结果方便点。导入数据可以参考下面的操作，使用excel炒鸡简单的期间闹了一个笑话：我前面没考虑做斜率相等性检验用的都是stata, 是不用自己加c常数项的，到了最后被批注需要做这个检验才用起了eviews, 一开始没加c这个常数项就回归，发现eviews回归的结果跟stata的大不一样，然后我慌了。捣鼓了很久才知道自己没加常数项，因此我在经管上搜为什么就发现了有人说eviews不能做面板分位数回归。其实两个软件的回归结果是差不多的，操作正确即可。带上这个话题#eviews和stata的分位数回归结果不一样，有可能是因为eviews回归没加上c常数项#
不知从何时起，解答计量问题成了我日常生活的一部分。天南海北的读者与同道提出了各种各样的计量问题。这里摘取少量的典型问题，希望对从事实证研究的朋友有帮助。1、在什么情况下，应将变量取对数再进行回归？答：可以考虑以下几种情形。，如果理论模型中的变量为对数形式，则应取对数。比如，在劳动经济学中研究教育投资回报率的决定因素，通常以工资对数为被解释变量，因为这是从Mincer模型推导出来的。第二，如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。第三，如果取对数可改进回归模型的拟合优度（比如 R2 或显著性），可考虑取对数。第四，如果希望将回归系数解释为弹性或半弹性（即百分比变化），可将变量取对数。第五，如果无法确定是否该取对数，可对两种情形都进行估计，作为稳健性检验（robustnesscheck）。若二者的回归结果类似，则说明结果是稳健的。2、如何理解线性回归模型中，交互项（interactive term）系数的经济意义？答：在线性回归模型中，如果不存在交互项或平方项等非线性项，则某变量的回归系数就表示该变量的边际效应（marginal effect）。比如，考虑回归方程y = 1 + 2x + u其中， u 为随机扰动项。显然，变量x 对 y 的边际效应为 2，即 x 增加一单位，平均而言会使 y 增加两单位。考虑在模型中加入交互项，比如y = α + βx + γz + δxz+ u其中， x 与 z 为解释变量，而 xz 为其交互项（交叉项）。由于交互项的存在，故x 对 y 的边际效应（求偏导数）为β + δz，这说明 x 对 y 的边际效应并非常数，而依赖于另一变量z 的取值。如果交互项系数 δ 为正数，则 x 对 y 的边际效应随着 z 的增加而增加（比如，劳动力的边际产出正向地依赖于资本）；反之，如果δ 为负数，则 x 对 y 的边际效应随着z 的增加而减少。3、在一些期刊上看到回归模型中引入控制变量。控制变量究竟起什么作用，应该如何确定控制变量呢？答：在研究中，通常有主要关心的变量，其系数称为 “parameterof interest” 。但如果只对主要关心的变量进行回归（极端情形为一元回归），则容易存在遗漏变量偏差（omittedvariable bias），即遗漏变量与解释变量相关。加入控制变量的主要目的，就是为了尽量避免遗漏变量偏差，故应包括影响被解释变量 y 的主要因素（但允许遗漏与解释变量不相关的变量）。4、很多文献中有 “稳健性检验” 小节，请问是否每篇实证都要做这个呢？具体怎么操作？答：如果你的论文只汇报一个回归结果，别人是很难相信你的。所以，才需要多做几个回归，即稳健性检验（robustness checks）。没有稳健性检验的论文很难发表到好期刊，因为不令人信服。稳健性检验方法包括变换函数形式、划分子样本、使用不同的计量方法等，可以参见我的教材。更重要的是，向同领域的经典文献学习，并模仿其稳健性检验的做法。5、对于面板数据，一定要进行固定效应、时间效应之类的推敲么？还是可以直接回归？我看到很多文献，有的说明了使用固定效应模型的原因，有的则直接回归出结果，请问正确的方法是什么？答：规范的做法需要进行豪斯曼检验（Hausman test），在固定效应与随机效应之间进行选择。但由于固定效应比较常见，而且固定效应模型总是一致的（随机效应模型则可能不一致），故有些研究者就直接做固定效应的估计。对于时间效应也同时考虑，比如，加入时间虚拟变量或时间趋势项；除非经过检验，发现不存在时间效应。如果不考虑时间效应，则你的结果可能不可信（或许x 与 y 的相关性只是因为二者都随时间而增长）。6、如何决定应使用二阶段最小二乘法（2SLS）还是广义矩估计（GMM）？答：如果模型为恰好识别（即工具变量个数等于内生变量个数），则GMM完全等价于2SLS，故使用2SLS就够了。在过度识别（工具变量多于内生变量）的情况下，GMM的优势在于，它在异方差的情况下比2SLS更有效率。由于数据或多或少存在一点异方差，故在过度识别情况下，一般使用GMM。7、在面板数据中，感兴趣的变量x 不随时间变化，是否只能进行随机效应的估计（若使用固定效应，则不随时间变化的关键变量 x 会被去掉）？答：通常还是使用固定效应模型为好（当然，可进行正式的豪斯曼检验，以确定使用固定效应或随机效应模型）。如果使用固定效应，有两种可能的解决方法：（1）如果使用系统GMM估计动态面板模型，则可以估计不随时间而变的变量x 的系数。（2）在使用静态的面板固定效应模型时，可引入不随时间而变的变量 x与某个随时间而变的变量 z 之交互项，并以交互项 xz （随时间而变）作为关键解释变量。
一般情况下控制变量在各模型中是一样的。除非找到案例和佐证来支撑控制变量不一样的情况。基于楼主模型的表现，感觉control2有可能更适合当中介变量（在有理论支撑的情况下）。一般模型中两个变量的共线性不能太强。
如果不是都线性相关，而且因素又多的话，试试R型因子分析
在实证研究中「坏的控制」时常出现，当一个变量的加入使得回归结果与预期产生明显差异时，该变量可能是坏的控制在实证研究中，回归分析模型的建立除了需要关注因变量和自变量之外，我们还得重点关注一下控制变量对因变量的影响关系，有关控制变量的作用和设计思路的重要性。但是，在日常的学术工作中，不少学术同仁，尤其是那些处于学术初期阶段的学生，由于注重控制变量的重要性，他们十分关注和重视控制变量对因变量的显著性影响，即控制变量的系数显不显著的问题。由于控制变量作为模型设计中的重要参与者，我们期待控制变量的系数是通过显著性检验的，但如果他们的不显著，这类状况很容易让人揪心！或者，为什么在别人论文的模型中这个控制变量是显著的，而在我的研究回归模型中却不显著，这是为什么呢？如果显著的话，当然你会很高兴，但如果不显著，这个控制变量需不需要被剔除掉呢？类似地，近期就有粉丝朋友发帖问道：“请问控制变量不显著，需要把控制变量删除吗？”显然，这位粉丝朋友很重视自己的研究，关心自己设计是否有问题，这是非常谨慎的态度。但是，我们不得不承认一个现实情况：一个正常的实证分析模型不可能让所有的变量都能通过显著性检验的，如果要做到这种程度，你的研究设计可能会丢失一些重要的信息，譬如有些变量很重要，但不能因其不显著而将其剔除，否则审稿人会认为你没有做到位、设计的模型不够全面完美。为此，一般而言，一个实证回归分析模型中有两三个控制变量不显著，也是正常的现象，不要期待所有的变量都是显著的，也不要因为某个变量不显著而闹心，它只是数据处理过程中的一个常见现象，可能受到样本分布、模型设计等多重因素的影响导致的。当然，我们也想知道的是，如果控制变量不显著，会不会是什么原因造成的呢？我个人认为，控制变量不显著的原因可能是多样性的，有主观的也有客观，也包括你的操作方法是否正确。一般而言，控制变量不显著的可能性原因，主要体现在两个方面：一是客观原因，但需要保持目前模型设计的现状。首先，一个情况是在某个样本分布中，这个控制变量可能真没对因变量造成影响。也就是说，在确定的样本分布范围内，这两个变量之间的确没有显著的影响关系，控制变量并没有对因变量造成很显著的影响，所以在后续的回归分析中未能通过显著性检验。但是，在常规的情景下，考虑到这个变量的确是影响因变量的重要因素，所以这个控制变量即使不显著，也要被保留在模型中，可以说这是模型设计的基本原则。其次，控制变量不显著，可能是样本分布异质性造成的。换言之，在总样本分布下，由于不同样本（如行业、企业或地区）的异质性问题，控制变量在总样本中对因变量的影响可能被平滑掉了，如果通过分样本进行检验，也许就会发现在某类样本中控制变量的系数是显著的。当然，由此带来的这类分样本检验，也能为深入分析因果关系带来更为精彩的内容或成果。所以，在看待控制变量系数不显著的问题上，以上这点也是我们需要关注的地方。
2006年我国各城市的GDP变动的多因素分析摘要：本文主要通过对各城市同一时期的GDP进行多因素分析，建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。关键词：GDPY(亿元） 多因素分析 模型 计量经济学 检验一、引言部分GDP（国内生产总值）指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和。GDP在创造的同时也被相应的生产要素分走了，主要体现为劳动报酬和利润。在现代社会政府还要以税收的形式拿走一部分GDP。本文主要研究就业人数L（万人）、各地区资本形成总额K(亿元）剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）之后对各城市同一时期的GDP的影响。二、文献综述注： 2006年各城市同一时期的GDP总量的数据来源于《中国统计年鉴2007》；2006年就业人数L（万人）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；2006年资本形成总额K(亿元）的数据来源于《中国统计年鉴2007》,本表按2006年价格计算；2006年商品零售价格指数P（上年=100）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；三、研究目的通过研究各个城市在同一时期的GDP建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。四、实验内容根据生产函数理论，生产函数的基本形式为: 。其中，L、K分别为产出GDP的过程中投入的劳动与资金,本文未考虑时间变量 即技术进步的影响。上表列出了我国2006年我国各个城市的GDP的有关统计资料；其中产出Y为各城市同一时期的GDP（可比价），L、K分别为2006年年末职工人数和各地区资本形成总额（可比价）。五、建立模型并进行模型的参数估计、检验及修正（一） 我们先建立Y1与L的关系模型：其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)L——2006年年末职工人数（万人）模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与L的散点图如下：利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 14:45Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1647.264 517.2169 -3.184861 0.0034L 14.99417 0.712549 21.04299 0.0000R-squared 0.938534 Mean dependent var 7387.979Adjusted R-squared 0.936415 S.D. dependent var 6367.139S.E. of regression 1605.545 Akaike info criterion 17.66266Sum squared resid 74755513 Schwarz criterion 17.75517Log likelihood -271.7712 F-statistic 442.8073Durbin-Watson stat 1.503388 Prob(F-statistic) 0.000000可见，L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，劳动每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加14.9941， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为0.936415，F值为442.8073，明显通过了F检验。且L的P检验值为0，小于0.05,所以通过了P值检验（二）建立Y1与K1的关系模型：其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与K1的散点图如下：利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:16Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -705.0563 393.0357 -1.793873 0.0833K1 2.241106 0.086751 25.83385 0.0000R-squared 0.958357 Mean dependent var 7387.979Adjusted R-squared 0.956921 S.D. dependent var 6367.139S.E. of regression 1321.537 Akaike info criterion 17.27332Sum squared resid 50647333 Schwarz criterion 17.36583Log likelihood -265.7364 F-statistic 667.3880Durbin-Watson stat 1.697910 Prob(F-statistic) 0.000000可见，K1的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加2.241106， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为0.956921，F值为667.3880，明显通过了F检验。且K1的P检验值为0，小于0.05,所以通过了P值检验通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的 ，Y1与K1的关系模型优于Y1与L的关系模型。因此，在以Y1与K1的关系模型为基础模型的条件下，建立二元关系模型。（三）建立Y1与K1和L的二元关系模型其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）L——2006年年末职工人数（万人）利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:23Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1369.643 303.2218 -4.516968 0.0001K1 1.336796 0.176104 7.590936 0.0000L 6.522268 1.190606 5.478107 0.0000R-squared 0.979900 Mean dependent var 7387.979Adjusted R-squared 0.978464 S.D. dependent var 6367.139S.E. of regression 934.3899 Akaike info criterion 16.60943Sum squared resid 24446367 Schwarz criterion 16.74820Log likelihood -254.4462 F-statistic 682.5040Durbin-Watson stat 1.633165 Prob(F-statistic) 0.000000可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为0.978464，F值为682.5040，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于0.05,所以通过了P值检验。通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的 ，Y1与K1和L的关系模型优于Y1与K1的关系模型。因此，建立二元关系模型更符合实际经济情况。（四）建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得：在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY1=log（Y1）GENR LNL=log（L）GENR LNK1=log（K1）LS LNY1 C LNL LNK1则估计结果如图所示。Dependent Variable: LNY1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:29Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 0.242345 0.198180 1.222853 0.2316LNK1 0.666500 0.082707 8.058538 0.0000LNL 0.493322 0.088128 5.597775 0.0000R-squared 0.988755 Mean dependent var 8.504486Adjusted R-squared 0.987951 S.D. dependent var 1.037058S.E. of regression 0.113834 Akaike info criterion -1.416379Sum squared resid 0.362831 Schwarz criterion -1.277606Log likelihood 24.95388 F-statistic 1230.946Durbin-Watson stat 1.295173 Prob(F-statistic) 0.000000可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为0.987951，F值为1230.946，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于0.05,所以通过了P值检验。通过对以上模型的可决系数 、调整可决系数 、F检验的比较，明显的 ，该模型最优。因此，选用该模型为以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立的最优多元线性回归模型。六、总结综上所述，我们采用截面数据拟合的模型成功的反映各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）间的数量关系，是一个成功的模型。从模型中看出，各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）有非常密切的关系，与柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数密切吻合，验证了柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数的正确。参考文献：1、《国民经济核算——国家统计年鉴2007》2、《价格指数——国家统计年鉴2007》3、《中国国内生产总值核算》,作者：许宪春 编著，
第一节 一元线性回归方程的显著性检验由上面的讨论知，对于任何的两个变量x和Y的一组观测数据（ ）（i=1,2,……,n）按公式（10）和（11）都可以确定一个回归方程 然而事前并不知道Y和x之间是否存在线性关系，如果两个变量Y和x之间并不存在显著的线性相关关系，那么这样确定的回归方程显然是毫无实际意义的．因此，我们首先要判断Y和x是否线性相关，也就是要来检验线性假设 是否可信，显然，如果Y和x之间无线性关系，则线性模型的一次项系数 =0；否则 0．所以检验两个变量之间是否存在线性相关关系，归根到底是要检验假设 根据现行假设对数据所提的要求可知，观察值 ， ，…… 之间的差异，是有两个方面的原因引起的：（1）自变量x的值不相同;（2）其它因素的影响，检验 是否成立的问题，也就是检验这两方面的影响哪一个是主要的问题．因此，就必须把他们引起的差异从Y的总的差异中分解出来．也就是说，为了选择适当的检验统计量，先导出离差平方和的分解因式．[6]一、离差平方和的分解公式观察值 （i=1,2,……,n），与其平均值 的离差平方和，称为总的离差平方和，记作 因为 = 其中：=2 =2 =2 =2 所以= 由于 中的 ， 为（10）和（11）所确定．即它们满足正规方程组（9）的解．因此定义项= 于是得到了总离差平方和的分解公式： 其中（19）是回归直线 上横坐标为 的点的纵坐标，并且 的平均值为 ， 是 这n个数的偏差平方和，它描述了 的离散程度，还说明它是来源于 的分散性，并且是通过x对于Y的线性影响而反映出来的，所以， 称为回归平方和而 = 它正是前面讨论的 的最小值，在假设（1）式的条件下它是由不可观察的随机变量 引起的，也就是说，它是由其它未控制的因素及试验误差引起的，它的大小反映了其它因素以及试验误差对实验结果得影响．我们称 为剩余平方和或残差平方和．[7]二、 、 的性质及其分布由以上分析可知，要解决判断Y和x之间是否存在线性相关关系的问题，需要通过比较回归平方和和剩余平方和来实现．为了更清楚地说明这一点，并寻求出检验统计量，考察估计量 ， 的性质及其分布．（一） 的分布 由（14）式可知= 在 相互独立且服从同一分布 的假定下由（2）知 ， ，…… 是P个相互独立的随机变量，且 （i=1,2,……，n）所以他们的平均值 的数学期望为：因为 是 的线性函数，且有：这说明 是 的无偏估计量且 的方差为所以 即: 同样可证，对于任意给定的 其对应的回归值 （它是 的点估计）适合( ， （二） 方差 的估计及分布因为 = = = 由 、 及 可得 = 又由于 及E(L)，E(U)得=E(L)+E(U) =（n-2） 从而,说明了 = = 是 的无偏估计量，由此可见，不论假设 成立与否， 是 的一个无偏估计量，而 仅当假设成立时，才是 的一个无偏估计量，否则它的期望值大于 ．说明比值 （20）在假设成立时有偏大倾向，也就是说，如果F取得值相当大，则没有理由认为x和Y之间有线性相关关系，也就是下面我们将采用F作为检验统计量的原因．另外，由于 ， 是 的最小二乘估计，由（8）式可知=0 ， =0这表明 中的n个变量 ， …… 之间有两个独立的线性约束条件，
最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测
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实验三 多元回归模型【实验目的】掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。【实验内容】建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为： 。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量 反映技术进步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。表3-1 我国国有独立核算工业企业统计资料年份 时间 工业总产值Y（亿元） 职工人数L（万人） 固定资产K（亿元）1978 1 3289.18 3139 2225.701979 2 3581.26 3208 2376.341980 3 3782.17 3334 2522.811981 4 3877.86 3488 2700.901982 5 4151.25 3582 2902.191983 6 4541.05 3632 3141.761984 7 4946.11 3669 3350.951985 8 5586.14 3815 3835.791986 9 5931.36 3955 4302.251987 10 6601.60 4086 4786.051988 11 7434.06 4229 5251.901989 12 7721.01 4273 5808.711990 13 7949.55 4364 6365.791991 14 8634.80 4472 7071.351992 15 9705.52 4521 7757.251993 16 10261.65 4498 8628.771994 17 10928.66 4545 9374.34资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理【实验步骤】一、建立多元线性回归模型一建立包括时间变量的三元线性回归模型；在命令窗口依次键入以下命令即可：⒈建立工作文件： CREATE A 78 94⒉输入统计资料： DATA Y L K⒊生成时间变量 ： GENR T=@TREND(77)⒋建立回归模型： LS Y C T L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。 图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型1） ＝(-0.252) (0.672) (0.781) (7.433) 模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.6667，资金的边际产出为0.7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增77.68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。 ，说明模型有很高的拟合优度，F检验也是高度显著的，说明职工人数L、资金K和时间变量 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K的 统计量值为7.433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。二建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。 图3-2 剔除时间变量后的估计结果因此，我国国有独立工业企业的生产函数为： （模型2） ＝(-2.922) (4.427) (14.533) 从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为1.2085，资金的边际产出为0.8345，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的 检验值都比较大，显著性概率都小于0.05，因此模型2较模型1更为合理。三建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得： 在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK则估计结果如图3-3所示。 图3-3 线性变换后的C-D生产函数估计结果即可得到C-D生产函数的估计式为： （模型3） ＝ (-1.172) (2.217) (9.310) 即： 从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制：⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值；⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。控制过程：①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3；则生产函数的估计结果如图3-4所示。 图3-4 生产函数估计结果此时，函数表达式为： （模型4） ＝(0.313)(－2.023)(8.647) 可以看出，模型4中劳动力弹性 ＝-1.01161，资金的产出弹性 ＝1.0317，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5； 图3-5 生产函数估计结果从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次数1000； 图3-6 生产函数估计结果此时，迭代953次后收敛，函数表达式为： （模型5） ＝(0.581)(2.267)(10.486) 从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理， ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次数100； 图3-7 生产函数估计结果此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。二、比较、选择最佳模型估计过程中，对每个模型检验以下内容，以便选择出一个最佳模型：一回归系数的符号及数值是否合理；二模型的更改是否提高了拟合优度；三模型中各个解释变量是否显著；四残差分布情况以上比较模型的一、二、三步在步骤一中已有阐述，现分析步骤一中5个不同模型的残差分布情况。分别在模型1～模型5的各方程窗口中点击View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table（图3-8），可以得到各个模型相应的残差分布表（图3-9至图3-13）。可以看出，模型4的残差在前段时期内连续取负值且不断增大，在接下来的一段时期又连续取正值，说明模型设定形式不当，估计过程出现了较大的偏差。而且，模型4的表达式也说明了模型的经济意义不合理，不能用于描述我国国有工业企业的生产情况，应舍弃此模型。模型1的各期残差中大多数都落在 的虚线框内，且残差分别不存在明显的规律性。但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。模型2、模型3、模型5都具有合理的经济意义，都通过了 检验和F检验，拟合优度非常接近，理论上讲都可以描述资本、劳动的投入与产出的关系。但从图3-13看出，模型5的近期误差较大，因此也可以舍弃该模型。最后将模型2与模型3比较发现，模型3的近期预测误差略小，拟合优度比模型2略有提高，因此可以选择模型2为我国国有工业企业生产函数。 图3-8 回归方程的残差分析 图3-9 模型1的残差分布图3-10 模型2的残差分布图3-11 模型3的残差分布图3-12 模型4的残差分布图3-13 模型5的残差分布
模型的建立首先要有经济理论的支撑，根据你自己感兴趣的话题，确定自变量X和因变量Y。实际研究问题时自变量X的选取一般会有多个，最基本的就是多元回归模型了。模型不一定都能设立成线性的，得根据实际解决问题。比如弹性，就得取对数模型。你随便拿本计量经济学看看就清楚了，伍得里奇的不错。
最好有以下几块东西1、选定研究对象（确定被解释变量，说明选题的意义和原因等。）2、确定解释变量，尽量完备地考虑到可能的相关变量供选择，并初步判定个变量对被解释变量的影响方向。（ 作出相应的说明 ）3、确定理论模型或函数式（根据相应的理论和经济关系设立模型形式，并提出假设，系数是正的还是负的等。）（二）数据的收集和整理（三）数据处理和回归分析（先观察数据的特点，观看和输出散点图，最后选择相应的变量关系式进行OLS回归，并输出会归结果。）（四）回归结果分析和检验（写出模型估计的结果）1、回归结果的经济理论检验，方向正确否？理论一致否？2、统计检验，t检验 F 检验 R2— 拟合优度检验3、模型设定形式正确否？可试试其他形式。4、模型的稳定性检验。（五）模型的修正（对所发现的模型变量选择问题、设定偏误、模型不稳定等，进行修正。）（六）确定模型（七）预测
古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等，总称为论文。论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。论文题目要求准确、简练、醒目、新颖。目录目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）内容提要是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。1、先确立一个论点。全文围绕这一论点论证。对“开卷有益”这种说法，既不能全盘否定，写驳论文；也不宜全盘肯定，写成立论文。因为这种说法既有它正确的一面。又有它不够全面的地方，所以对这个看法要采取“一分为二”的方法进行分析，肯定其有益的一面，否定其有害的一面，从中总结出正确的论点来。只有这样才能对这一说法作出合乎事实的评价，最终达到以理服人的目的。2、运用“一分为二”的方法进行分析，要防止出这样一个毛病：自相矛盾。一会儿说开卷有益，一会儿说开卷有害，令人不知所云。为了避免这种现象，文章中还要将二者的联系点明，才算把道理真正说透。3、从论证方法看，如果所读的书是坏书，则开卷未必有益，这里可以采取例证法，并辅之以引证法和喻证法，用前几年社会上黄书泛滥成灾毒害青少年作为事实论据，用名人名言作为理论论据，充分论证黄书的害处和读好书的益处。在此基础上，再把这两者辩正地统一起来。说明我们中学生既要多读书，又要慎重地加以选择、读好书。这样从正反两方面进行论证，就将问题说得比较全面而深刻，文章也就具有了不可辩驳的逻辑力量。导思：这是一篇给材料作文。该题虽然规定了作文题目，但仍给学生思维留下了很大的空间，从文体来看，写议论文是最好的选择。学生可以从是非观、处世态度、治学精神等方面谈自己的看法，阐述自己的见解和主张。要写好议论文，必须做好以下三点：1、确定论点。根据命题提供的材料，可从不同角度提炼出诸多观点，但短短600字的文章不可能面面俱到。因此，一定要选准一个论点充分论证。2、选好论据。论据能起到充分证明论点的作用，论据选择要遵循两个原则：①真实确凿，不能有虚假成分；②具有典型性，有说服力，才能发挥更大的作用。3、组织好论证结构。最常用的结构一般为“提出问题（引论）——分析问题（本论）——解决问题（结论）”。
计量经济学实验报告参考格式：
一、介绍主题，提出感兴趣的主要问题
实验报告的前几段应该对主题进行有趣的描述。研究项目的介绍部分应该包括以下两个部分（按顺序排列）：
1、主题说明；
2、对方法的描述。
二、回顾现有文献
其他研究人员可能已经研究了相关主题，所以报告的一个部分应该回顾关于这个主题的其他研究。
三、描述概念或理论框架
计量经济学的应用研究不同于统计分析，其特征之一是支持实证工作的理论结构。
四、解释计量经济学模型
开发了模型的理论结构之后，同学需要将其与经验、方法（也就是统计分析和观察方法）联系起来，这种方法在形式上被称为经济计量模型。
五、讨论估算方法
因为估计通常是假设某些统计条件成立，所以从计量经济学模型到估计可能并不完全简单。
六、详细描述数据
详细描述所使用的数据。要解决这些问题：
1、数据集是如何获得的及其来源;
2、数据的性质;
3、数据覆盖的时间范围;
4、数据收集的方式和频率;
5、观察到的结果;
6、计量经济学模型中使用的任何变量的汇总统计数据(平均值、标准差等)。
七、解释报告结果
读者可能不太了解计量经济学模型的规格、变量的规模以及其他相关信息，因此同学需要为读者提供相应的解释。
八、总结学到的东西
研究项目的结论应该综合结果，并解释其如何与报告的主要问题相关联。
问题一：多元线性回归分析论文中的回归模型怎么分析 根据R方最大的那个来处理。（南心网 SPSS多元线性回归分析） 问题二：谁能给我列一下多元线性回归分析的步骤，这里正在写论文，第一部分是研究方法，多谢 10分 选题是论文写作关键的第一步，直接关系论文的质量。常言说：“题好文一半”。对于临床护理人员来说，选择论文题目要注意以下几点：（1）要结合学习与工作实际，根据自己所熟悉的专业和研究兴趣，适当选择有理论和实践意义的课题；（2）论文写作选题宜小不宜大，只要在学术的某一领域或某一点上，有自己的一得之见，或成功的经验．或失败的教训，或新的观点和认识，言之有物，读之有益，就可以作为选题；（3）论文写作选题时要查看文献资料，既可了解别人对这个问题的研究达到什么程度，也可以借鉴人家对这个问题的研究成果。 需要指出，论文写作选题与论文的标题既有关系又不是一回事。标题是在选题基础上拟定的，是选题的高度概括，但选题及写作不应受标题的限制，有时在写作过程中，选题未变，标题却几经修改变动。 问题三：用SPSS做多元线性回归，之后得到一些属于表格，该怎样分析这些数据？ 200分 你的分析结果没能通过T检验，这可能是回归假设不满足导致的，需要进一步对数据进行验证，有问题可以私信我。 问题四：过于多元线性回归分析，SPSS操作 典型的多重共线。 多元回归分析中，一定要先进行多重共线检验，如VIF法。 对于存在多重共线的模型，一个办法是逐步回归，如你做的，但结果的删除变量太多，所以，这种方法效果不好。 此外，还有其它办法，如岭回归，主成分回归，这些方法都保留原始变量。 问题五：硕士毕业论文中做多元线性回归的实证分析，该怎么做 多元线性，回归，的实证分析 问题六：用SPSS做多元回归分析得出的指标结果怎么分析啊？ 表一的r值是复相关系数，r方是决定系数，r方表示你的模型可以解释百分之多少的你的因变量，比如你的例子里就是可以解释你的因变量的百分之八十。很高了。表二的sig是指你的回归可不可信，你的sig是0。000，说明在0.01的水平上你的模型显著回归，方程具有统计学意义。表三的sig值表示各个变量在方程中是否和因变量有线性关系，sig越大，统计意义越不显著，你的都小于0.05，从回归意义上说，你这个模型还蛮好的。vif是检验多重共线性的，你的vif有一点大，说明多重共线性比较明显，可以用岭回归或者主成分回归消除共线性。你要是愿意改小，应该也没关系。 ppv课，大数据培训专家，随时随地为你充电，来ppv看看学习视频，助你成就职场之路。更有精品学习心得和你分享哦。 问题七：如何对数据进行多元线性回归分析？ 5分 对数据进行多元线性回归分析方法有很多，除了用pss ，可以用Excel的数据分析模块，也可以用Matlab的用regress（）函数拟合。你可以把数据发到我的企鹅邮箱，邮箱名为百度名。 问题八：经济类论文 多元线性回归 变量取对数 40分 文 多元线性回归 变量取对数 知道更多 多了解