文档介绍：多重共线性分析实验报告
班级:统计二班学号:2010101221 姓名:刘娟
实验时间:2012-10-31 实验地点:80608
实验目的:;
,学会运用Eviews软件进行具有多重共线性的变量进行多元线性回归分析。
实验过程:,点击工具栏【File】→【Open】→【Foreign Data As Workfile】,打开Excel数据文件,具体见附录;
,点击工具栏【Proc】→【Make Equation】,弹出对话框,输入相关命令,用普通最小二乘法估计模型,系统输出分析结果;
,点击工具栏【Quick】→【Group Statistics】→【Correlations】,弹出对话框,输入相关命令,系统输出变量之间相关系数表;
,并找出最简单的回归形式作为初始的回归模型;
,寻找最佳回归模型。
实验结果:
(生铁产量)、x2(发电量)、x3(固定资产投资)、x4(国内生产总值)、x5(铁路运输量)与被解释变量y(钢材产量)的多元回归模型。
由上表得到解释变量与被解释变量的回归方程如下:
由上表可知,可决系数,调整后的可决系数,,且F检验对应的概率值p=,,说明方程整体上拟合较好,认为钢材产量与上述解释变量间的总体线性关系显著;但x1、x5前的参数估计值未能通过t检验,且x4、x5前的系数符号的经济意义不合理,故认为解释变量间存在多重共线性。
检验简单相关系数
注解:系统输出各变量间相关系数结果上表所示,由表中数据发现x1和x2、x3和x4逼近1,其他几个之间也比较高,在此基础上进行逐步回归方法消除多重共线性影响。分别进行被解释变量y对解释变量的一元回归。
找出最简单的回归形式
分别作y与x1、x2、x3、x4、x5间的回归:
(2)
可见,钢材产量受发电量的影响最大,与经验相符合,因此选(2)为初始的回归模型。
将其他解释变量分别导入上述初始回归模型(2),寻找最佳回归方程。
第一步,在初始模型中引入x1,具体结果如下:
由上可知,在初始模型中引入x1后,模型的拟合优度提高,且参数符号合理,变量也通过了t检验。
第二步,引入x3,具体结果如下:
由上可知,引入x3后,修正的拟合优度略有下降,且x3的参数未能通过t检验。
第三步,去掉x3,引入x4,具体结果如下:
由上可知,去掉x3,引入x4,拟合优度略为下降,且x4的参数未能通过t检验,参数符号与经济意义不符。
第四步,去掉x4,引入x5,具体结果如下:
由上可知,剔除x4,引入x5,拟合优度下降,x5的参数未能通过t检验,且参数符号与经济意义不符,应当剔除。
因此回归方程为:
附录:
年份
钢材产量y(万吨)
生铁产量x1(万吨)
发电量x2
固定资产投资x3
国内生产总值x4
铁路运输量x5
1978
2208
3479
2566
668