1、1七、做散点图：选中 X、Y quick graph ok scatter option regression line ok选中 X、Y quick注意两点：一是，做散点图只能选择两个变量，如 X 和 Y；二是，先点击的变量（本例是 X），被做为散点图中的横轴。2选中 graph3ok4在 Graph Type 下拉菜单中，选中 scatter diagram5ok6点击 show option7在 Scatter Diagram 下选中 Regression line（见红圈标记）8ok9八、统计分析：quick group statistics descriptive statistic
2、s, covariances, correlation数据描述统计分析：选中 X 和 Y，quick group statistics descriptive statistics common sample10回车11ok12变量方差、协方差分析：选中 X 和 Y，quick group statistics covariances13回车14ok15yes16变量间相关系数分析：选中 X 和 Y，quick group statistics correlation0kyes17九、回归分析：quick estimate equation Y C X okquick 18estimate e
3、quation19在 Equation Specification 中键入：Y C X。字母可不区分大小写。注意，其中字母 C 表示所设定的回归模型形式含有常数项。20ok21解：1.Y = a + bX + u 8430.2xyb 2175.04XbYaXa8.175.H0: b = 0 H1: b0 = 84.69873 2.131 = Sbt15,02.t拒绝假设 H0: b = 0, 接受对立假设 H1: b0 统计意义：在 95置信概率下， 与 b =0 之间距离充分大，843.是显著地不等于 0， 不是由 b =0 这样的总体产生的。8430.b 80.经济意义：在 95置信概率下
4、，可支配收入对消费支出的影响是显著的。 22210.9713iiyeR统计意义：在 Y 的总变差中，有 99.79%可以由 X 做出解释。回归方程对于样本观测点拟合良好。经济意义：在支出的总变差中，有 99.79%是可以由收入做出解释的。0:20:2115,0.2 4.875.13)(1793.0)( FknRF 22所以，拒绝假设 接受对立假设0:200:21统计意义：在 95的置信概率下，回归方程可以解释的方差显著地大于未被解释的方差，是显著地不等于 0， 不是由 这样的总体产生的。9713.02R973.2R2经济意义：在 95的置信概率下，收入对支出的解释作用是显著的。= = 0.997774)1()122kn )9713.0()127统计意义：用方差而不用变差，考虑到自由度，剔除数目与样本容量的影响，使具有不同样本容量和解释变量数目的回归方程可以对拟合优度进行比较。2检验自相关 01:HDW = = 0.862186 1.13 = dL0.05, 17, 2 21)(te在 95置信概率下，认为存在自相关。
