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   个人介绍: 研一｜统计学｜干货分享          擅长Python、Matlab、R等主流编程软件          累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向

熟悉eviews基本操作,利用eviews建立粮食产量和劳动力及化肥之间的简单线性回归模型,并根据回归结果进行数据解读。文章涉及普通最小二乘法、F检验、t检验、多重共线性检验、模型修正、相关可视化及解析。

  我国1975-2000年粮食产量、劳动力和化肥使用量数据，数据来源于实验课数据文件，具体数据下表所示。

  由于生产函数具有一个最大特征：能够刻画要素的边际效益递减规律，即当其它要素投入不变时，随着某一要素的投入量增加，获得的产出增量越来越少。由C-D生产函数：

Y = A K β 1 L β 2 Y=AK^{\beta_1}L^{\beta_2} Y=AKβ1​Lβ2​

  该问题理论模型为：

l n ( Y ) = α + β 1 l n ( L ) + β 2 l n ( K ) + μ ln(Y)=\alpha+\beta_1ln(L)+\beta_2ln(K)+\mu ln(Y)=α+β1​ln(L)+β2​ln(K)+μ

  其中Y表示粮食产量，L表示劳动力，K表示化肥使用量。

  粮食产量关系线性图如下：

  由上图可以看出，随着年份的增加，我国1975-2000年粮食产量、劳动力和化肥使用量经对数化后逐渐趋于平稳。

  通过Eviews10.0软件进行回归得到结果：

  根据结果显示，得到初步回归函数：

  回归方程Prob(F-statistic)=0.000000