計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)二-全文預(yù)覽
【正文】 模型再進(jìn)行結(jié)果圖所示。X或在方程窗口中點(diǎn)擊命令窗口中依次鍵入命令：LS(W=WiW4=1/Gleiser2二、調(diào)整異方差性⒈確定權(quán)數(shù)變量根據(jù)8由上述各回歸結(jié)果可知，各回歸模型中解釋變量的系數(shù)估計(jì)值顯著不為值或8E=ABS(RESID)⑶分別建立新殘差序列（E）對(duì)各解釋變量（X X^2 X^(1/2) X^(－1) X^(－2)X^(－1/2)）的回歸模型：LS檢驗(yàn)原理相同）⑴建立回歸模型（結(jié)果同圖⒌Gleiser所示的回歸結(jié)果中可以看出，LNX7LNX，回歸結(jié)果如圖LNE2=log(RESID^2)GENR檢驗(yàn)⑴建立回歸模型（結(jié)果同圖p統(tǒng)計(jì)量值。檢驗(yàn)結(jié)果其中6。5C=F的殘差平方和。RSS1和RSS2RSS2F428LS2（回歸結(jié)果如圖1CSMPL128共檢驗(yàn)⑴將樣本安解釋變量排序（SORT X）并分成兩部分（分別有我國制造業(yè)銷售利潤回歸模型殘差分布圖residResids我國制造工業(yè)銷售利潤與銷售收入相關(guān)圖從圖中可以看出，隨著銷售收入的增加，銷售利潤的平均水平不斷提高，但離散程度也逐步擴(kuò)大。1)：SCAT銷售利潤 銷售利潤 銷售收入行業(yè)名稱年銷售利潤與銷售收入情況行業(yè)名稱表1998實(shí)驗(yàn)二（一）異方差性【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆债惙讲钚缘臋z驗(yàn)及處理方法【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容】建立并檢驗(yàn)我國制造業(yè)利潤函數(shù)模型【實(shí)驗(yàn)步驟】【例列出了建立我國制造業(yè)利潤函數(shù)模型。1998一、檢驗(yàn)異方差性⒈圖形分析檢驗(yàn)⑴觀察銷售利潤（Y）與銷售收入（X）的相關(guān)圖(圖1在方程窗口中點(diǎn)擊工作文件窗口中點(diǎn)擊2⒉GoldfeldQuant1019到個(gè)樣本）⑵利用樣本3），其殘差平方和為Y樣本建立回歸模型19X
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