一元线性回归模型案例 一元线性回归模型的基本假设条件有哪些？
一元线性回归模型的基本假设条件有哪些？
一元线性回归模型基本的假定条件：(1)误差项ε是一个期望值为零的随机变量，即E(ε)＝0。这意味着在式y=β0＋β1＋ε中，由于β0和β1都是常数，所以有E(β0)=β0，E(β1)=β1。因此对于一个给定的x值，y的期望值为E(y)=β0＋β1x。(2)对于所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。(3)误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。即ε～N(0，σ2)。独立性意味着对于一个特定的x值，它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关。理论模型y=a bx εX是解释变量，又称为自变量，它是确定性变量，是可以控制的。是已知的。Y是被解释变量，又称因变量，它是一个随机性变量。是已知的。A，b是待定的参数。是未知的。
利用Eviews软件生成一元线性回归模型的技巧？
方法/步骤 1、按下创建文件按钮， 创造一个新文件；2、在左上方选择，在右上方键入观察数量. ；3、在电子表格复制观察数据，在EVIEWS的空白处贴上；4、单击完成；5、在工具列表选择模型的参数估计，出现如下画面 ；6、最上面空白处键入想要估算的模型 ； 7、最后， 一元线性回归模型的结果生成了。
EViews一元线性回归模型分析？
1、打开eviews软件，创建一个workfile。点击file--new--workfile，即可。
2、数据结构是常规时间序列，无需改动。时间频率为年度，无需改动。start date输入数据起始年份（本例中为1980），end date 输入数据结束年份（本例中为2010）.命名处可随意填写，自己可分辨就可以。点击确定（OK）。
3、在出现的表格中，在主窗口输入“data Y X”注意，data与Y与X之间需要空格来区分不同变量。输入完成后直接回车。
4、在出现的表格中输入数据。数据可以提前在Excel中编辑好了粘贴过来。
5、以最小二乘法分析。在主窗口输入“ls y c x”回车。
6、得到相应结果。接下来读表即可。相关系数是0.68，如图。
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