Hướng dẫn sử dụng eview 7

Quý khách hàng sẽ coi bản rút gọn gàng của tài liệu. Xem cùng tải tức thì bản đầy đủ của tư liệu tại đây (2.1 MB, 51 trang )


HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG PHẦN MỀM EVIEW 7.01. Màn hình EviewsTkhô giòn công cụMàn hình EviewsCửa sổ CommandCửa sổ WorkfileHình 132. Các hình trạng dữ liệu hay được sử dụng.2.1. Số liệu theo thời gian: là các số liệu tích lũy tại các thời điểm khác biệt bên trên cùngmột đối tượng người sử dụng. Chẳng hạn như số liệu về GDPhường trung bình của đất nước hình chữ S từ bỏ 1998 – 2006 đượcmang đến trong bảng sau:2.2. Số liệu chéo: là số liệu tích lũy trên một thời điểm sinh hoạt nhiều khu vực, địa phương thơm, đơn vị, khácnhau. Chẳng hạn như số liệu về GDP trung bình trong thời gian 2006 của các nước Brunei,Campuphân chia, Indonesia, Lào, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Xứ sở nụ cười Thái Lan, ViệtNam được đến nlỗi sau:2.3. Số liệu láo lếu hợp: là số liệu tổng thích hợp của nhị một số loại trên, tức là những số liệu thu thập tạicác thời điểm khác biệt ở những địa phương, đơn vị khác nhau. Chẳng hạn nhỏng số liệu vềGDP bình quân của các nước tự 1998 – 2006.4
3. Nhập dữ liệu.3.1. Nhập thẳng vào EviewĐể minc họa cho phần này, ta xét các ví dụ sau:lấy một ví dụ 1. Bảng 4 tiếp sau đây cho biết số liệu về GDP.. trung bình đầu bạn của Việt Nam trongnhững năm 1998 – 2006.Ví dụ 2. Bảng 5 dưới đây cho thấy số liệu về doanh thu của một đơn vị.lấy ví dụ như 3. Bảng 6 tiếp sau đây cho biết số liệu về năng suất (Y, đơn vị tạ/ha) và nấc phân bón(X, đơn vị tạ/ha) cho một nhiều loại cây trồng tính bên trên một ha vào 10 năm trường đoản cú 1988 đến 1997.lấy ví dụ như 4. Bảng 7 sau đây cho biết số liệu về lệch giá (Y), chi phí mang đến quảng cáo ( X2 ),tiền lương của nhân viên cấp dưới tiếp thị (X3 ) của 12 công nhân (đơn vị chức năng triệu đồng).5Mở Eview, nhằm nhập dữ liệu: Chọn File  New  Worktệp tin, ta bao gồm màn hình nhỏng sau:Hình 2Tuỳ vào hình trạng dữ liệu bắt buộc điều tra khảo sát, ta hoàn toàn có thể chọn được những giao diện sau :Dated – regular frequencyMulti – year : Số liệu các nămAnnual : Số liệu nămSemày – Annual : Số liệu nửa nămQuarterly : Số liệu theo quýMonthly : Số liệu theo từng thángBimonthly : Mỗi tháng 2 lần/2 mon 1 lầnFortnight : Hai tuần lễ/15 ngàyTen – day (Trimonthly) :
Weekly : Số liệu theo từng tuầnUnstructure / Undate : Số liệu chéoĐể nhập dữ liệu sinh hoạt ví dụ 1, ta lựa chọn các khai báo nlỗi vào hình 3 như sau:6Hình 3Để nhập tài liệu nghỉ ngơi ví dụ 2, ta chọn các knhì báo nlỗi trong hình 4Hình 4Để nhập dữ liệu mang lại ví dụ 3, ví dụ 4, ta rất có thể khai báo báo nlỗi trong hình 5.7Hình 5Trong ô Observations ta nhập cỡ mẫu (số những quan tiền sát)Chẳng hạn nhỏng trong ví dụ 3, ta nhập 10 rồi dìm OK ta được hình 6Hình 6Để nhập số liệu ta chọn : Quiông chồng →Empty Group (Edit Series), screen xuất hiệnmột hành lang cửa số nlỗi hình 7. Trong đó8- Cột obs ghi sản phẩm trường đoản cú quan tiền tiếp giáp.- Các cột sau đó để knhì báo những trở nên và nhập số liệu.
Hình 7lấy một ví dụ nhập số liệu mang đến phát triển thành Y vào cột số 2, ta click chuột vào đầu cột này cùng gõ tênbiến Y tiếp nối nhấp Enter với theo lần lượt gõ các quý hiếm vào các ô dưới có ghi chữ NA. Chẳnghạn như trong ví du 3 cùng ví dụ 4, ta knhì báo với nhập số liệu tuần trường đoản cú như trong số hình sau :Hình 89Hình 93.2. Nhập từ bỏ Excel cùng Word bao gồm sẵnGiả sử ta có sẵn File Excel vidu 3.xls đựng số liệu của ví dụ 3. Khi kia ta thực hiệncác bước Import sau: (Excel 2003 new sử dụng được)Mnghỉ ngơi công tác Eviews chọn File → Open →Foreign Data as Workfile…như sauHình 1010Hình 11Chọn Open ta được kết quả nhỏng trong hình 12. Trong cửa sổ này bọn họ thấy bao gồm haicột số liệu của X và Y tương ứng vào Sheet1 của File vidu 3.xlsHình 1211
Sau đó lựa chọn Next ta được tác dụng nhỏng trong Hình 13Trong của sổ này với cột câu chữ Column info ta hoàn toàn có thể bộc lộ lại tên của những biếntại các ôName: Tên biến; Description: Mô tả tên biếnHình 13Cuối cùng chọn Finish ta được hiệu quả nhỏng trong hình 14Hình 14Lưu ý. Các bước trên được điện thoại tư vấn là trích thanh lọc dữ liệu xuất phát từ một file tài liệu tất cả sẵn.12Ta hoàn toàn có thể triển khai copy trực tiếp xuất phát điểm từ một tệp tin Word hoặc ExcelMlàm việc của sổ Group của EviewHình 15Từ tệp tin excel hoặc file word trét black rồi copy và paste vào file bên trên. Chẳng hạn ta cófile word ta triển khai như sau:Hình 16Ta paste vào của sổ Group như sau13Hình 17Và được tác dụng như sau:
Hình 184. Vẽ đồ dùng thị.4.1. Vẽ biểu đồ vật phân tán số liệu.Mục đích của Việc vẽ đồ vật thị này chất nhận được ta nhận xét sơ cỗ về quan hệ cũng nhưhình dung được dạng hàm (mô hình) giữa hai đổi thay cùng nhau. Để vẽ đồ thị phân tán của haibiến hóa, ví dụ như trong ví dụ 3 ta vẽ đồ thị phân tán của Y và X.14Từ của sổ Eviews chọn Quick→GraphHình 19Một của sổ Series List lộ diện. Ta gõ thương hiệu trở nên độc lập (X) cùng phát triển thành phụ thuộc (Y)giữa hai biến chuyển này là khoảng tầm White. lúc kia màn hình vẫn nhỏng sau (ko yêu cầu viết hoa)Hình 20Nhấp OK, ta được màn hình hiển thị sau15Hình 21Ta chọn Scatter rồi thừa nhận Ok, ta được đồ gia dụng thị phân tán dữ liệu như sauHình 22Làm tựa như như quá trình trên ta rất có thể vẽ những các loại thiết bị thị không giống.16
4.2. Vẽ đường hồi quy đường tính.Hình 23Thực hiện các bước tương tự như bên trên. Ta chọn Scatter→Regression line rồi nhấnOk, ta được thiết bị thị đường hồi qugiống như sau:Hình 2417Đối cùng với vật thị buộc phải hiệu chỉnh màu (mặt đường nét,…,) ta chỉ cần nhấp lưu ban vào vật dụng thị mànhình sau sẽ xuất hiện:Hình 25Trong đó:- Color : hiệu chỉnh màu sắc sắc- Line pattern : hiệu chỉnh giao diện con đường nét- Line width : hiệu chỉnh phạm vi của mặt đường nét- Symbol form size : chọn loại hiển thị cho những điểm5. Tìm hàm hồi quy đường tính mẫu mã (SRF).Muốn nắn tìm hàm hồi quy tuyến tính mẫu mã của Y theo X chẳng hạn như trong ví dụ 3 córất nhiều cách có tác dụng tiếp sau đây tôi chỉ trình làng một cách dễ dàng duy nhất.Từ hành lang cửa số Comm& ta gõ cái lệnh ls y c x cùng dìm Enter. Ta có bảng hồi quy saumà lại ta Gọi là bảng Equation18
Hình 26Các tác dụng ở bảng vào hình 2gấp đôi lượt là- Dependent Variable : Tên biến phú thuộc- Method: Least Squares : Phương thơm pháp bình pmùi hương về tối thiểu (nhỏ dại nhất).- Date – Time : Ngày giờ đồng hồ thực hiện- Sample : Số liệu mẫu 1 – 10- Included observations : Cỡ chủng loại là 10 (số các quan liêu sát)- Cột Variable : Các biến lý giải gồm trong quy mô (trong các số ấy C là hệ số bị chặn)- Cột Coefficient : Giá trị các thông số hồ quy 1 ; 2 .- Cột Std. Error : Sai số chuẩn chỉnh của những thông số hồi quy.     se 1  var 1 ;se 2  var 2- Cột t – Statistic : Giá trị những thống kê t tương ứngt1 1 se 1; t2 
2 se 219(Trong số đó t là đại lượng đột nhiên tất cả phân păn năn Student vớ bậc tự do (n – 2)).- Cột Prob. : Giá trị Tỷ Lệ (p – value) của thống kê t tương ứngp _ value1  P  t  t1  ;p _ value2  P  t  t 2 - R – Squared : Hệ số khẳng định mô hình ( R 2 )- Adjusted R – Squared : Hệ số khẳng định tất cả hiệu chỉnh ( R 2 )- S.E. of regression : Giá trị ước chừng đến σ :  (không đúng số chuẩn chỉnh của hồi quy)- Sum squared resid : Tổng bình phương thơm các rơi lệch (phần dư) ( RSS )- Log likelihood : Tiêu chuẩn khoảng chừng phù hợp (Logarit của hàm hòa hợp lý)- Durbin – Watson stat : Thống kê Durbin – Watson- Mean dependent var : Giá trị mức độ vừa phải mẫu của trở nên prúc thuộc- S.D. dependent var : Độ lệch chuẩn mẫu mã của biến prúc thuộc- Akaike info criterion : Tiêu chuẩn chỉnh Akaike- Schwarz info criterion : Tiêu chuẩn Schwarz- F – Statistic : Giá trị của thống kê lại F- Prob (F – Statistic) : Giá trị Phần Trăm (p-value) của những thống kê F tương ứngp _ value  P  F  F _ statistic Với F là thay đổi thiên nhiên gồm phân phố Fisher gồm bậc tự do thoải mái (k − 1,n − k).Muốn thể hiển đường hồi quy. Từ bảng Equation→View→Representations, ta có
công dụng sau:Hình 27206. Một số hàm trong Eviews.LOG(X) : ln(X)EXP(X) : e XABS(X) : cực hiếm tuyệt vời nhất của XSQR(X) : cnạp năng lượng bậc 2 của X
COR(X,Y) : thông số tương quan của X, Y7. Cách tìm kiếm một số trong những dạng hàm hồi quy.Giả sử ta tất cả số liệu của các thay đổi Y với X trên thời điểm t. Nếu kiếm tìm hàm hồi quy của Yttheo X với Yt 1 (phát triển thành trễ thì câu lệnh sẽ là y c x y(-1).Giả sử ta gồm số liệu của những thay đổi Y cùng X. Nếu tra cứu hàm hồi quy của ln(Y) theo ln(X)thì câu lệnh đang là log(y) c log(x).Giả sử ta gồm số liệu của những biến hóa Y với X. Nếu tìm kiếm hàm hồi quy của Y theoX thìcâu lệnh đã là y c sqr(x).Giả sử ta bao gồm số liệu của các trở thành Y với X. Nếu kiếm tìm hàm hồi quy của Y theo e X thì câulệnh đã là y c exp(x).Giả sử ta gồm số liệu của các biến hóa Y cùng X. Nếu kiếm tìm hàm hồi quy của Y theo X với X 2
thì câu lệnh đã là y c x x^2.Giả sử ta có số liệu của những phát triển thành Y và X. Nếu tìm phương trình không nên phân cấp 1 của Ytheo X thì câu lệnh đã là d(y) c d(x).Giả sử ta có số liệu của các đổi thay Y và X. Nếu tra cứu phương trình không nên phân cung cấp k của Ytheo X thì câu lệnh đang là d(y,k) c d(x,k).Nếu bắt buộc tìm hàm hồi quy nhưng lại không sử dụng không còn các quan lại tiếp giáp của mẫu, chẳng hạnta tìm hàm hồi quy của Y theo X trong ví dụ 3 tuy vậy ta chỉ áp dụng 7 cặp quan lại liền kề trước tiên.Khi đó ta triển khai các thao tác nlỗi sau:Từ bảng Equation lựa chọn Estimate, ta gồm screen sau. Ta chỉnh 10 thành 721Hình 288. Tìm ma trận đối sánh và ma trận hiệp pmùi hương không nên của những hệ số hồi quy8.1. Ma trận đối sánh giữa những đổi thay.Giả sử ta bao gồm chủng loại bao gồm các biến Y, X2, X3 mang lại trong ví dụ 4. Để tra cứu ma trận tươngquan của các trở nên này ta thực hiện nhỏng sau:Từ hành lang cửa số Eviews chọn Quiông chồng →Group Statistics →Correlations.Lúc kia màn hình hiển thị mở ra như sau:Hình 2922Nhấp con chuột sẽ mở ra hành lang cửa số sauHình 30Sau kia dấn OK, ta được ma trận đối sánh tương quan nlỗi sau
Hình 31Ý nghĩa: Ma trận tương quan (Correlation) cho thấy thêm xu ráng với mức độ tương quantuyến đường tính thân nhì biến vào mô hình. Nhìn vào bảng ma trận đối sánh tương quan sống bên trên ta thấy hệsố tương quan của X2 và X3 là 0.480173 hơi nhỏ dại điều đó Có nghĩa là X2 cùng X3 có tươngquan tiền đường tính ở tầm mức độ yếu và đối sánh thuận.8.2. Ma trận hiệp phương thơm không đúng giữa những thông số hồi quy.Giả sử ta bao gồm mẫu bao gồm các thay đổi Y, X2, X3 mang lại vào ví dụ 4. Để search ma trận hiệpphương thơm sai thân các thông số hồi quy, ta tiến hành nlỗi sau:Từ hành lang cửa số Equation chọn View →Covariance Matrix.Lúc đó màn hình hiển thị xuất hiện nlỗi sau:23Hình 32Nhấp chuột, ta được ma trận hiệp pmùi hương không nên thân các hệ số hồi quhệt như sauHình 33Ý nghĩa: Ma trận hiệp phương không nên của những thông số hồi quy (Coefficient Covariancematrix) cho thấy thêm pmùi hương sai các thông số hồi quy nằm trên đường chéo bao gồm, những thành phầncòn lại là hiệp pmùi hương không nên của rất nhiều hệ số vào mô hình.Chẳng hạn, ví dụ 4 trên. Nhìn vào ma trận hiệp phương sai bên trên ta có phương   
không đúng của các hệ số hồi quy là: var 1  39.10093; var 2  0.107960; var 3  0.168415.9. Bài toán thù tra cứu khoảng chừng tin cẩn cho những hệ số hồi quy (Khoảng tin cậy đối xứng).Khoảng ước lượng những thông số hồi quy tổng thể24   j   j  Cse  j ;  j  Cse  j  ; j  1, 2,..., kTrong số đó C là cực hiếm được dò vào bảng phân păn năn Student cùng với bậc thoải mái là (n-k).Ký hiệuC  t nk2Giả sử ta bao gồm mẫu có các vươn lên là Y, X2, X3 mang lại vào ví dụ 4. Để tìm khoảng tầm tin cậycho các hệ số hồi quy tổng thể và toàn diện, ta triển khai như sau:Từ hành lang cửa số Equation lựa chọn View →Coefficient Diagnostics→confidence Intervals…Lúc đó màn hình xuất hiện thêm như sau:Hình 34Nhấp chuột, ta được kết quả sau25
Hình 35Bảng bên trên là tác dụng ước lượng khoảng tầm tin cẩn của các thông số hồi quy tổng thể và toàn diện ứng vớiđộ tin yêu 90%, 95% và 99%.10. Bài toán thù dự đoán.Khoảng dự làm giá trị trung bình  E  Y | X  X0   Y0  Cse Y0 ;Y0  Cse Y0 Khoảng dự báo giá trị cá biệt 
Y0   Y0  Cse Y0  Y0 ;Y0  Cse Y0  Y0  Đặt YDB  Y0 ;Se1  se Y0  Y0 ;Se2  se Y 0 ;C 
qtdist 1  , n  k 2MH  EquationXét ví dụ 4, nhằm tìm khoảng dự báo giá trị trung bình với quý giá những biệt của Y khiX2  20,X3  16 , với độ tin cẩn 95%, ta tiến hành nhỏng sau:Bước 1. Nhập thêm dữ liệu vào bảng Group để tham dự báoTừ bảng Worktệp tin, chọn Proc →Structure/Rekích cỡ Current Page…Màn hình sau26Hình 36Nhấp con chuột, màn hình hiển thị sau mở ra. Tại ô quan liêu tiếp giáp (Observations) ta kiểm soát và điều chỉnh 12thành 13) nlỗi sau:Hình 37Nhấp OK. Từ bảng Group. Ta chọn Edit+/- , tiếp nối nhập X2  trăng tròn,X3  16 vàohàng số 13 gồm chữ NA như sau:27

Tài liệu liên quan


*
Hướng dẫn sử dụng phần mềm Signpdf-hn 11 508 0
*
Hướng dẫn thực hiện phần mềm Mass_Forum_Poster 26 727 2
*
HƯỚNG DẦN SỬ DỤNG PHÂN MỀM SCION IMAGE 4 677 3
*
Tài liệu Hướng dẫn thực hiện phần mềm biên soạn thảo vnạp năng lượng bản ppt 71 854 1
*
Tài liệu Networking Academy - Hướng dẫn áp dụng phần mềm pptx 12 503 0
*
Tài liệu Hưỡng dẫn áp dụng phần mềm Kaspersky pptx 55 780 0
*
Tài liệu Tài liệu trả lời áp dụng phần mềm máy tính xách tay pdf 60 872 0
*
Tài liệu Hướng dẫn sư dụng ứng dụng OpenOffice.org Impress docx 29 885 0
*
Tài liệu Hướng dẫn áp dụng ứng dụng HYSIS ppt 64 687 6
*
Tài liệu Hướng dẫn thực hiện ứng dụng Proshow Gold doc 24 735 6