1樓：匿名使用者
以此題為例講解：以下是某地蒐集到得新房屋的銷售**y和房屋的面積x的資料：
房屋面積115，110，80，135，105
銷售**：24.8 21.6 18.4 29.2 22
①求回歸方程，並在散點圖中加上回歸直線；回歸方程 ^y = 1.8166 + 0.1962x
計算過程：
從散點圖（題目有給吧）看出x和y呈線性相關，題中給出的一組資料就是相關變數x、y的總體中的乙個樣本，我們根據這組資料算出回歸方程的兩個引數，便可以得到樣本回歸直線，即與散點圖上各點最相配合的直線。
下面是運用最小二乘法估計一元線性方程^y = a + bx的引數a和b：
（a為樣本回歸直線y的截距，它是樣本回歸直線通過縱軸的點的y座標；b為樣本回歸直線的斜率，它表示當x增加乙個單位時y的平均增加數量，b又稱回歸係數）
首先列表求出解題需要的資料
n 1 2 3 4 5 ∑（求和）
房屋面積 x 115 110 80 135 105 545
銷售** y 24.8 21.6 18.4 29.2 22 116
x^2（x的平方） 13225 12100 6400 18225 11025 60975
y^2（y的平方） 615.04 466.56 338.56 852.64 484 2756.8
xy 2852 2376 1472 3942 2310 12952
套公式計算引數a和b：
lxy = ∑xy - 1/n*∑x∑y = 308
lxx = ∑x^2 - 1/n*(∑x)^2 = 1570
lyy = ∑y^2 - 1/n*(∑y)^2 = 65.6
x~（x的平均數） = ∑x/n = 109
y~ = ∑y/n = 23.2
b = lxy/lxx = 0.196178344
a = y~ - bx~ = 1.81656051
回歸方程 ^y = a + bx
代入引數得：^y = 1.8166 + 0.1962x
直線就不畫了
該題是最基本的一元線性回歸分析題，套公式即可解答。至於公式是怎麼推導出來的，請參見應用統計學教科書。。回歸分析章節。。
2樓：匿名使用者
可以做的
建議你用stata去做
我經常幫別人做這類的資料分析的
3樓：蒲公英花開丶
建立序列，然後看序列的時序圖看是否能夠利用線性模型擬合回歸模型，如果存在指數增長的趨勢，就要對資料經行對數化處理，好讓序列存在明顯的線性趨勢。
eviews是econometrics views的縮寫，直譯為計量經濟學觀察，通常稱為計量經濟學軟體包。它的本意是對社會經濟關係與經濟活動的數量規律，採用計量經濟學方法與技術進行「觀察」。另外eviews也是美國qms公司研製的在windows下專門從事資料分析、回歸分析和**的工具。
使用eviews可以迅速地從資料中尋找出統計關係，並用得到的關係去**資料的未來值。eviews的應用範圍包括：科學實驗資料分析與評估、金融分析、巨集觀經濟**、**、銷售**和成本分析等。
如何用eviews來求解一階自回歸方程
4樓：給爺咩乙個
匯入資料到序列rt
回歸方程如下
ls rt c r(-1)
回歸引數 c的估計係數是a的 r（-1）的係數是 b 如果方程驗回
證r方為1 則是精答確解。若不為0.9以上則為估計解（若只是方程求解 則為無解）
如何用eviews採用兩階段最小二乘法進行聯立方程模型 引數估計
5樓：j祗為噯妳
線性回歸是指你選取了何種模型（即方程型別），最小二乘法是計算和調整該模型引數的一種方法。兩者概念上木有重疊。
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