身高体重分析.doc

1、经济运行模拟：身高体重分析姓名：王萌萌学号：20094120216指导老师：乔雅君院系：经济学院身高体重分析王萌萌(河南财经政法大学 经济学院 郑州 450000)一、实验目的为了研究河南财经政法大学09级经济学院同学身高体重的关系，同时考虑性别因素对体重的影响。建立身高体重模型，首先对经济二班同学的身高体重回归分析。为了进一步说明身高对于体重的影响，同时对经济学院四个班同学的身高体重进行回归分析。二、数据说明表 1：09级经济学院四个班学生身高体重数据经济一班 经济二班 经济三班 经济四班身高 体重 性别 身高 体重 性别 身高 体重 性别 身高 体重 性别165 58 女 180 80 男

2、 165 70 男 160 46 女170 60 男 172 59 男 160 63 女 165 55 女176 56 男 170 66 男 171 62 女 165 50 女168 58 女 169 52 女 174 62 男 161 53 女164 50 女 164 52 女 158 46 女 168 58 女173 75 男 170 55 男 158 47 女 166 60 女169 54 女 160 50 女 179 65 男 177 63 男162 55 女 172 54 女 175 64 男 159 54 女173 59 男 162 47 女 160 60 女 161 53 女17

3、0 63 男 182 90 男 163 55 女 157 52 女165 55 男 164 53 女 161 60 女 165 55 男176 68 男 170 55 男 163 55 女 159 54 女173 60 男 176 80 男 158 40 女 162 53 女173 58 男 176 68 男 167 52 女 160 58 女172 55 男 168 54 女 180 62 男 160 48 女155 45 女 167 57 女 172 65 男 163 48 女186 88 男 165 53 女 175 65.5 男 162 47 女175 56 男 163 50 女 16

4、0 50 女 163 55 女165 55 男 162 51 女 180 78 男 162 47 女168 54 女 160 46 女 158 53 女 160 51 女170 65 男 167 52 女 181 80 男 160 57 女170 55 男 165 50 女 172 60 男 160 44 女165 53 女 161 47 女 172 76 男 165 51.5 女165 53 女 160 51 女 176 73 男 162 50 女163 48 女 160 45 女 163 52 女 170 60 男159 55 女 160 52 女 173 65 男 175 65 男181

5、 78 男 160 54 女 161 60 女 170 58 男170 66 男 160 46 女 164 50 女 171 80 男158 46 女 162 57 女 166 53 女 166 59 男162 50 女 176 71 男 187 80 男 167 54 女168 62 女 187 70 男 163 53 女 167 55 女163 50 女 187 70 男 161 55 女 170 60 男165 54 女 172 56 男 173 65 男 172 76 男159 52 女 178 75 男 176 70 男 170 55 男168 52 女 175 60 男 178 6

6、9 男 176 70 男155 50 女 163 42 女 170 60 男 169 61 男163 60 女 178 61 男 172 56 女 169 72 男160 58 女 175 60 男 163 53 女 170 72 男160 45 女 175 75 男 174 60 男 172 55 男168 58 女 179 64 男 158 43 女 178 75 男163 50 女 176 95 男 167 55 男 175 65 男175 65 男 162 55 女175 75 男以上数据由09级经济学院学生登记提供三、实证分析（一）09 级经济二班同学的身高体重简单回归分析1建立模型

7、为了分析 09 级经济二班身高体重的关系。估计模型如下：uHW10其中 W 代表体重（kg） ，H 代表身高(cm)， 代表回归系数，u 代表随机误10、差项。2估计结果通过运行 Eviews5.0 估计结果如下：表二：二班同学身高 h（cm）体重w（kg）估计结果Dependent Variable: WMethod: Least SquaresDate: 05/11/12 Time: 08:41Sample: 1 43Included observations: 43Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. H 1.238985 0

8、.152011 8.150606 0.0000C -150.4884 25.78017 -5.837373 0.0000R-squared 0.618365 Mean dependent var 59.41860Adjusted R-squared 0.609056 S.D. dependent var 12.28284S.E. of regression 7.679906 Akaike info criterion 6.960487Sum squared resid 2418.219 Schwarz criterion 7.042403Log likelihood -147.6505 F-s

9、tatistic 66.43238Durbin-Watson stat 1.950340 Prob(F-statistic) 0.000000估计方程为： HW23895.14.5025.78017 0.152011值 -5.837373 8.150606tP 值 0.0000 0.0000=0.618365, =0.609056，F=66.43238(P=0.0000)2R23模型检验P 检验：由表一可知，p 值（0.0000），在 0.05 的显著水平下，p 值小于0.05，拒绝原假设。说明二班同学身高对体重的影响是显著的。（二）二班数据加虚拟变量回归（加法模型）1.建立模型为了研究二班同

10、学身高体重关系，并考虑性别因素建立模型如下加法模型 其中 W 代表体重（kg），H 代表身高（cm），SuSHW210代表性别， 为虚拟变量， 是回归系数，u 是随机误差项。女男S10、表三：二班同学身高体重模型考虑性别因素估计结果（加法模型）Dependent Variable: WMethod: Least SquaresDate: 05/11/12 Time: 09:12Sample: 1 43Included observations: 43Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. S -7.591082 4.365116 -1

11、.739033 0.0897H 0.820754 0.282592 2.904375 0.0060C -75.57212 49.89161 -1.514726 0.1377R-squared 0.645190 Mean dependent var 59.41860Adjusted R-squared 0.627450 S.D. dependent var 12.28284S.E. of regression 7.497065 Akaike info criterion 6.934114Sum squared resid 2248.239 Schwarz criterion 7.056989Lo

12、g likelihood -146.0835 F-statistic 36.36825Durbin-Watson stat 2.039081 Prob(F-statistic) 0.0000002.估计结果估计结果如下： SHW591082.78204.571. (49.89161) (0.282592) (4.365116)值 -1.514726 2.904375 -1.739033tp 值 0.1377 0.0060 0.0897=0.645190， =0.627450，F=36.36825（P=0.0000）2R2R3.模型检验通过 OLS 法引入虚拟变量估计结果可知，在 0.05 的显

13、著水平下，p 值（0.0897）0.05，接受原假设。即可认为性别对体重无显著影响。（三）二班数据加虚拟变量回归（乘法模型）1.建立模型为了研究二班同学身高体重的关系，同时考虑性别因素的影响。按照乘法方式引入虚拟变量，建立模型如下：，uSHW210 女男10S其中 W 代表体重(kg),H 代表身高（cm），S 代表性别， 是回归系数，u10、是随机误差项。2.估计结果通过运行 eviews5.0 估计结果如下：表四：二班同学身高体重模型考虑性别因素的估计结果（乘法模型）Dependent Variable: WMethod: Least SquaresDate: 05/11/12 Time:

14、 09:32Sample: 1 43Included observations: 43Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. SH -0.046104 0.025911 -1.779349 0.0828H 0.828742 0.274053 3.024024 0.0043C -76.95852 48.36264 -1.591281 0.1194R-squared 0.646356 Mean dependent var 59.41860Adjusted R-squared 0.628674 S.D. dependent var 12.2

15、8284S.E. of regression 7.484737 Akaike info criterion 6.930823Sum squared resid 2240.851 Schwarz criterion 7.053697Log likelihood -146.0127 F-statistic 36.55409Durbin-Watson stat 2.038843 Prob(F-statistic) 0.000000估计方程为： SHW0461.827.095.76 （48.36264）（0,274053）（0.025911）值 -1.591281 3.024024 -1.779349

16、t值 0.1194 0.0043 0.0828p=0.646356， =0.628674，F=36.55409（p=0.0000）2R2R3.模型检验p 检验：由表四知，S 的 p 值为 0.0828 大于 0.05，所以接受原假设。即认为性别对体重无显著影响。根据常识，身高对体重有影响的。但根据二班数据，我们得出性别对体重无影响的结论，结果与常识相违背。这可能是因为样本容量太小的原因，样本容量太小可能会因为其他因素干扰，导致性别因素不显著（四）经济学院学生身高体重数据简单回归1建立模型为了分析经济学院学生身高与体重关系建立模型如下（模型四）： uHW101其中H表示身高（cm），W表示体重（

17、kg）， 代表回归系数，u 代表随10 ，机误差项。2估计结果通过运行eviews5.0估计结果如下：表 五：经济学院同学身高体重回归模型估计结果Dependent Variable: W1Method: Least SquaresDate: 05/14/12 Time: 15:28Sample: 1 167Included observations: 167Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. H1 1.088517 0.068225 15.95490 0.0000C -124.1379 11.46084 -10.83149 0.

18、0000R-squared 0.606730 Mean dependent var 58.55689Adjusted R-squared 0.604346 S.D. dependent var 9.899711S.E. of regression 6.227018 Akaike info criterion 6.507576Sum squared resid 6398.000 Schwarz criterion 6.544917Log likelihood -541.3826 F-statistic 254.5588Durbin-Watson stat 1.931333 Prob(F-stat

19、istic) 0.000000下面是利用 OLS 法估计模型得到的回归结果：（11.46084） （0.068225）值-10.83149 15.95490t值 0.0000 0.0000p=0.606730， =0.604346，F=254.5588(P=0.0000)2R2R3.模型检验P 检验：由表五可知， 的 p 值为 0.0000 小于 0.05，所以拒绝原假设。1H即认为身高对体重有显著影响。（五）经济学院学生身高体重加虚拟变量数据回归（加法模型）1.建立模型为了分析经济学院同学性别因素对体重的影响以加法方式加入性别虚拟变量建立模型如下： uSHW12101其中 表示身高(cm)，

20、 表示体重(kg)， 的代表性别，当性别为女时1S11 0857.1379.-24 HW=0，性别为男时 =1， 代表回归系数，u代表随机误差项。1SS210 ，2.估计结果由eviews5.0估计结果如下：表 六：经济学院同学身高体重以加法方式引入虚拟变量函数估计结果Dependent Variable: W1Method: Least SquaresDate: 05/14/12 Time: 15:56Sample: 1 167Included observations: 167Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. H1 0.84

21、0822 0.110912 7.580987 0.0000S1 4.407906 1.574893 2.798861 0.0057C -84.54488 18.06213 -4.680782 0.0000R-squared 0.624658 Mean dependent var 58.55689Adjusted R-squared 0.620081 S.D. dependent var 9.899711S.E. of regression 6.101942 Akaike info criterion 6.472892Sum squared resid 6106.325 Schwarz crit

22、erion 6.528904Log likelihood -537.4865 F-statistic 136.4676Durbin-Watson stat 2.026940 Prob(F-statistic) 0.000000下面是利用 OLS 法估计模型得到的回归结果： 111 40796.8402.54.-8 SHW（18.06213）（0.110912） （1.574893）t值 -4.680782 7.580987 2.798861P值 0.0000 0.0000 0.0057 )0.(467.13,6208.,62458.022 值PFRR3.模型检验在 对 进行显著性检验， 对应的

23、 P 统计量为 0.0057， ，.21SP故 显著成立，得到 对体重 具有显著影响。将学生性别为女时，021SW=0，学生性别为男时， =1 代入原方程，从而得到如下回归方程：1S 男女 8402.13697.8045 11 HW（六）经济学院学生身高体重加虚拟变量数据回归（乘法模型）1.建立模型为了分析经济学院同学性别因素对体重的影响以乘法方式加入性别虚拟变量建立模型如下： uHSW13121其中 表示身高(cm)， 表示体重（kg）， 的取值代表性别，当性别为女HW1S时 =0，性别为男时 =1， 代表回归系数， u代表随机误差项。1S1210 ，2.估计结果通过运行eviews5.0估

24、计结果如下：表 七：经济学院同学身高体重以乘法方式引入虚拟变量函数估计结果Dependent Variable: W1Method: Least SquaresDate: 01/05/11 Time: 09:53Sample: 1 167Included observations: 167Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. H1 0.816735 0.115312 7.082840 0.0000S1H1 0.027168 0.009399 2.890501 0.0044C -80.64652 18.76533 -4.297635

25、0.0000R-squared 0.625794 Mean dependent var 58.55689Adjusted R-squared 0.621230 S.D. dependent var 9.899711S.E. of regression 6.092705 Akaike info criterion 6.469862Sum squared resid 6087.854 Schwarz criterion 6.525874Log likelihood -537.2335 F-statistic 137.1305Durbin-Watson stat 2.028009 Prob(F-st

26、atistic) 0.000000下面是利用 OLS 法估计模型得到的回归结果：111 02768.86735.0.64520-8 HSHW（18.76533） （0.115312） （0.009399）t值 -4.297635 7.082840 2.890501P值 0.0000 0.0000 0.0044 )0.(.13057,62130.,625794.022 值PFRR3.模型检验在 对 进行显著性检验， 对应的 P 统计量为 0.0044， .2 1HS，故 显著成立，得到 对体重 具有显著影响。将学生性别为P01W女时， =0，学生性别为男时， =1 代入原方程，从而得到如下回归方

27、程：1S女男 816735.06452.89 11 HW四、实验结论（一）关于实验结果的结论在模型一中，对经济二班同学身高与体重的数据进行简单回归，其估计结果为： 即二班同学的身高每增加 1cm，体重增加HW23895.14.501.238985kg。在模型四中，对经济学院四个班同学身高与体重的数据进行简单回归，其估计结果为： ， 的系数 1.088517 表示经济110857.379.-24学院的同学身高每增加 1cm，体重就增加 1.088517kg。在模型五中，对经济学院四个班的同学身高体重数据以加法方式引入表示性别的虚拟变量进行回归分析，其估计结果为： 男女 8402.13697.8045 11 HW即表示相同体重情况下男生的体重比女生的体重平均重 4.407906kg。在模型六中，对经济学院四个班的同学身高体重数据以乘法方式引入表示性别的虚拟变量进行回归分析，其估计结果为：