eviews课程笔记南京廖华(2)

分析得出：该模型的拟合优度差，不能很好地解释解释变量与被解释变量之间的关系，因此得优化模拟，通过继续分析各个变量的相关图形得出该模型存在一阶的自相关性，因此将此因素考虑其中。拟合优度的卡方检验(x：/df)、规范拟合指数(nfi)、拟合优度指数(gfi)、调整的拟合优度指数( agfi)和比较拟合指数(cfi)的理论期望值为1，即越接近1，表示模型的拟合越好，而均方根残差(rmr)和近似误差均方根(rmsea)的指数如果小于0.1，则认为模型拟合较好。 3反推方程及程序开发 iapws-95给出的方程均以温度和密度作为输入变量，实际使 用中，往往还需要根据温度和压力，温度和焓，压力和焓来计算水的 物性参数，为此，本文基于iapws一95，反推出了以温度和压力，温度 和焓，压力和焓为输入变量的计算子程序，共48个子程序，可计算饱 和态以及非饱和态下，水的各种热物性参数。

4、在回归估计结果中显示方程的三种形式（估计命令，回归方程的一般表达式，带有系数估计值的表达式）（Object-new object-Equation-y x c-view-第一个）

5、如何根据我们估计的回归方程计算需求的价格弹性（命令窗口输scalar e=c(2)*@mean(x)/@mean(y)，回车）

6、如何查看因变量的实际值、拟合值和回归方程的残差（包括表的形式还有图的形式）(开蓝底带=的数据，view-Actual Fitted Residual-graph/table) 7、如何用建立的方程进行预测，可以进行样本内预测，也可以进行样本外预测。（开蓝底带=的数据-FORCAST。往X数据中输入2009年的数据是3600，关上，再开蓝底带=的数据-FORCAST） 六、多元回归模型（10分）

是因变量的空间滞后项， 是空间滞后自变量， 为空间自回归系数， 为n×n阶的空间权重矩阵， 是n×k阶的自变量矩阵，参数 1反映自变量 对因变量 的影响程度， 作为其参数主要是用来衡量邻近地区的自变量对本地区因变量 的空间影响程度， 是用来度量面板数据的时间固定效应， 是用来衡量面板数据的空间固定效应， 为随机误差项向量。办法为：把实验测得的各个自变量u1分别代入三个基本函数，得到相应因变量的预期值u2*，并由此求出各函数拟合的标准差：δ= （4）式中n为测量数据个数，ui为实验测得的因变量，ui*为将自变量代入基本函数后得到的因变量预期值，最后比较哪一种基本函数的标准差δ最小，说明该函数拟合得最好。 选定因变量与自变量之间的模型，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数。

perl 的数据类型大致分为四种：scalar（变量）、scalar array（数组）、hash array（散列）、references（指针），看起来虽少但用起来却绰绰有余。从现在的情况看，月饼正在逐步“去礼品化”，回归亲情本源，这是一种可喜的变化，证明了社会风气在逐步净化。然而，随着新婚热度的逐步散去，再次回归平静生活的王刚，再度被内心事业追求的渴望而折磨，他再次沉浸到废寝忘食的苦读中，忽略了和妻子的日常沟通与交流，逐步两个艺术性格的人产生了隔阂。

6、对消除共线性后的模型进行Wald 系数约束性检验，冗余变量检验，遗漏变量检验，残差的异方差性检验和正态性检验，最后对模型进行解释和评价，查看包含系数估计值的回归方程。 七、非线性模型（10分）

1、通过生成新变量的办法来估计双对数模型。

2、不用生成新变量直接估计双对数模型的线性最小二乘法。估计模型之后对模型进行评价和解释，并做wald 系数约束性检验。 3、直接用非线性最小二乘法估计非线性模型。 4、半对数模型。 5、倒数模型。

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