1、1Eviews 统计分析1输入数据、画折线图、直方图、条形图、饼图。下面结合日元对美元汇率序列介绍怎样（1）建立数据文件；（2）画折线图、直方图、条形图、饼图；（3）计算数据的特征数。1.1 建立数据文件建立新工作文件的方法是打开 EViews。从 EViews 主菜单中单击 File 键，选择 New, Workfile。则打开一个 Workfile Range 选择框（数据范围） 。三项选择是Workfile frequency（数据频率） ；Start date（启始期） ；End date （终止期） 。本例在第项选择中选 Undated or irregular（非时序数据） （点击
2、相应小方块） 。第项选择中的 1 自动生成，第项选择的位置键入 1427。点击 “OK”键。2这时会建立起一个尚未命名的工作文件（Workfile） 。输入数据的方法是从 EViews 主菜单中点击 Quick 键，选择 Empty Group 功能。从而打开一个空白表格数据窗口（Group） 。每一个空格代表一个观测值位置。按列依次输入每一个变量（或序列）的观测值。键入每一个观测值后，可通过按回车键（Enter 键）或方向指示键（）进行确认。按方向指示键（）的好处是在确认了当前输入的观测值的同时，还把光标移到了下一个待输入位置。从与 1 相对应的空格开始按列依次输入观测值。每一列数据上方的灰
3、色空格是用于输入变量名的。给变量命名时，字符不得超过 16 个。3给变量定名为 JPY（在此之前用 SER1（Eviews2.0 ）或 SER01（Eviews3.0,v4.0 ）表式） 。注意：下列名字具有特殊意义，给变量命名时，应避免使用。它们是：ABS，ACOS， AR，ASIN， C，CON，CNORM ，COEF ，COS，D，DLOG，DNORM，ELSE，ENDIF，EXP，LOG，LOGIT，LPT1，LPT2 ，MA ，NA ，NRND ，PDL，RESID，RND， SAR，SIN，SMA，SQR，THEN。1.2 画折线图从 View 选 Line Graph。80101
4、201401602040608010120140JPY1.3 计算数据的特征数，画直方图。从 View 选 Descriptive Statistics, Histogram and Stats。4得数据的特征数及直方图如下。1.4 画条形图步骤如下。打开数据（file:ANOVA02）窗口，从 View 选 Graph, Bar。得条形图如下：51.5 画饼图步骤如下：打开数据（file:ANOVA02）窗口，从 View 选 Graph, Pie。62假设检验。2.1 Z，t 检验的 Eviews 操作（ file:ANOVA02） 。例 1：用某仪器间接测量温度 5 次，数据为 1250
5、, 1265, 1245, 1260, 1275。同时用高精度仪表测得温度为 1277C（温度真值） ，问：该仪器间接测量的温度有无系统偏差，（取 = 0.05） 。解： 2 未知，这种类型在实际工作中更常见。n = 5 ，求出 = 1259。显然应假设 X0 = 1277。计算 S 2 = 142.5 =（11.9） 2。建立假设H0： = 0 = 1277（无偏差）, 1277选统计量 t = ，在 H0 成立条件下nX/t = t（5 1） 。/9.127根据假设这是双侧检验问题，临界值 = t1- /2, (n 1) = t 0.975,（4） = 2.776。- 2.776, 2.7
6、76 为 H0 接受域。利用样本计算 t = = - 3.37。5/9.127可见 = 1.259 为一小概率事件，在一次试验中不该发生，故 H0 不成立，即认为该仪器测X量温度有偏差。t 检验的 Eviews 操作。打开数据（file:ANOVA02）窗口，从 View 选 Tests for Descriptive Stats, Simple Hypothesis Tests。在 Mean 处键入 1277。7点击 OK。t 检验结果如下。Z 检验的 Eviews 操作。仍以上题为例，假设已知 2 = 120。填入对话框。8点击 OK。Z 检验结果如下（兼有 t 检验结果） 。2.2 两总
7、体均值差的显著性检验的 Eviews 操作（file:Hypo03） 。例 2 国家统计调查队分别在二个地区调查了 200 个家庭得关于收入（元）的数据如下：给定置信度为 0.95，检验二地区家庭的平均收入有无显著性差异？从 View 选 Descriptive Stats, Individual Samples。察看数据的基本特征数。9整理得下表，样本容量 年收入均值（元） 年收入标准差（元）n1 = 200 = 15438.09XS1= 5331.95n2 = 200 =16411.20YS2= 5475.44进行显著性检验。从 View 选 Tests of Equality。右下图，T
8、est Equality of 中的缺省选择是Mean，即做两总体均值的显著性检验（还可以做两总体方差、中位数的显著性检验） 。因为这里只有两组数据，实际上也是均值单因素方差分析退化成两总体均值的显著性检验。结果如下。102.3 2 检验的 Eviews 操作。例 3 某车间生产钢丝，生产一向比较稳定，今从产品中随机抽取 10 根测得折断力数据如下：578，572，570，568，572，570，570，572，596，584知折断力 X 服从正态分布，问折断力方差 2 = 64 是否可信（ = 0.05） 。解：n = 10 ， S2 = 75.71. H0：， 2 = 64 H1： 2 6
9、42. 选用统计量 W = ，当 H0 成立时，W = 2(n - 1), 利用样本得)(n64)10(SW = = 10.65647.5)(3. 1 = 2/2, n-1 = 20.025 ，9 = 2.70, 2 = 21-/2, n-1= 20.975，9 =19.04. 因 W = 10.65 落在 2.70，19.0，故接受 H0， 即 D(x) 与 64 无显著性差异。2 检验的 Eviews 操作。打开数据（file:Hypo02）窗口。从 View 选 Tests for Descriptive Stats, Simple Hypothesis Tests。11在 Varian
10、ce 处键入 64。 （注意：右侧对话框只用与均值检验。此检验不填）点击 OK。 2 检验结果如下。0.3005 的含义是 P(2(9) 10.65) = 0.30052122.4 单因素方差分析的 Eviews 操作。例 4 国家统计局城市社会经济调查总队 1996 年在辽宁、河北、山西 3 省的城市中分别调查了 5 个样本地区，得城镇居民人均年消费额（人民币元）数据如下表。省 1 2 3 4 5LN（辽宁） 3493.02 3657.12 3329.56 3578.54 3712.43HB（河北） 3424.35 3856.64 3568.32 3235.69 3647.25SX（山西）
11、3035.59 3465.07 2989.63 3356.53 3201.06用方差分析方法检验 3 省城镇居民的人均年消费额是否有显著性差异。EViews 数据窗口如下（file:ANOVA02）：点击 transpose 键，得到与数据表格一致的表达形式。从 View 选 Tests of Equality。Test Equality of 中的缺省选择是 Mean，即均值单因素方差分析。点击 OK，得结果如下：13常用格式是，方差来源 离差平方和 自由度 均方 F F0.05 (2, 12)SA 组间 387105.6 2 193552.8 4.90 3.89SE 组内 474357.3
12、 12 39529.78ST 总和 86146.29 15图示如下：1 2 3 4 5 60.20.40.60.8114SPSS 统计分析1画直方图的 SPSS 操作：下方 Data View, Variable View 是两种不同显示功能。从主功能键中选 Graph，Histogram。把变量 var00001 输入到 Variable 窗口（点击箭头键） 。15点击 OK。结果如下。162方差分析的 SPSS 操作：打开数据文件，从功能键 Analyse 选 Compare Means, One-Way ANOVA。把因素水平变量输入 Factor 窗口，把观测值输入 Dependent List 窗口。点击 OK。方差分析结果如下：
