基于GAUSS的程序： new; library pgraph; graphset; proc (3)-trendmodel;. local e,t,y1,y2; t=seqa(1,1,100), e-ndn(100,1); y1=10+0.6*t+e; y2=-20-0.3*t+e; retp (yl,y2,t); endp; {yl,y2,t)=trendmodel; format/rd 0,3; begwind; xlabel("Time"); ylabel("Trend"); let pltype=6 3; pxpmax=12; fonts("simplex complex microb simgrma"); xy(t.y1-y2); endwind;
基于GAUSS的程序 ：
图6-3 160,000 140,000 120.000 100,000 残差 80,000 CLF实际值 12,000 60,000 --- 拟合值 40,000 8,000 4,000 0 -4,000 -8,000 1951 1961 1971 1981 1991 2001 2011 美国平民劳动力人口与线性时间趋势模型拟合结果
图6-3 -8,000 -4,000 0 4,000 8,000 12,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 160,000 1951 1961 1971 1981 1991 2001 2011 残差 CLF实际值 拟合值 美国平民劳动力人口与线性时间趋势模型拟合结果
图6-3描绘了美国平民劳动力人 口数量(Civilian Labor Force,以 CLF表示)的原始序列，同时报告了以 CLF作为因变量的线性时间趋势模型回 归后（使用0LS回归）的拟合序列
图6-3描绘了美国平民劳动力人 口数量（Civilian Labor Force，以 CLF表示）的原始序列，同时报告了以 CLF作为因变量的线性时间趋势模型回 归后（使用OLS回归）的拟合序列