单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的

人们经常遇到一些复杂问题的决策的情形,比如:医生 为疑难病症确定治疗方案;高考报考学校、专业的选 择,作出城市发展规划等等.这时,人们往往需要考虑很 多因素,而且在对它们进行比较、判断、评价、决策 时,其重要性、影响力或者优先程度往往难以量化,这 给用数学方法解决问题带来了本质上的困难,决策时 人的主观选择起主要作用

本章我们讨论分析时间序列数据(检验序列相关性,估 计ARMA模型,使用分布滞后,非平稳时间序列的单位根检 验)的单方程回归方法

EViews的用途:统计、计量分析和预测。 除菜单操作外,EViews还提供命令语言 矩阵语言和程序设计。 共分六个部分: ·第一部分: EViewsEViews基础介绍 的基本用法。另外对基本的 Windows操作系 统进行讨论,解释如何使用 EViews来管理数 据。(1-10章)

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1.成高斯消去法和约当消去法的程序编写 2.利用给你的程序,取seed=10000+1000*(N)生成 一个线性方程组的增广矩阵A6]7 3.用你编写的程序完成上面的方程组得求解。 提示:对于上面三个步骤,作业本上只写seed的值, 你所得到的矩阵,和解得的结果,并著名是否采用了选主元的方法