EMBED EViews

01,000

2,000

3,0004,000

5,000

10,000

20,00030,000

X

Y

-400

-2000200400-1,000

01,0002,000

3,0004,0005,00078

80

82

84

86

88

90

92

94

96

98

00

02

04

06

08

10

Residual Actual Fitted

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/15 Time: 10:09 Sample: 1978 2010 Included observations: 33

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -154.3063 39.08196 -3.948274 0.0004

X

0.176124

0.004072

43.25639

0.0000

R-squared

0.983702 Mean dependent var 902.5148

Adjusted R-squared 0.983177 S.D. dependent var 1351.009

S.E. of regression 175.2325 Akaike info criterion 13.22880

Sum squared resid 951899.7 Schwarz criterion 13.31949

Log likelihood -216.2751 Hannan-Quinn criter. 13.25931

F-statistic 1871.115 Durbin-Watson stat 0.100021

Prob(F-statistic)

0.000000

Y X

-1,000

01,000

2,0003,0004,0005,0006,0001980

1985

1990

1995

2000

2005

2010

YF

?2 S.E.

Forecast: YF Actual: Y

Forecast sample: 1978 2011Included observations: 33

Root Mean Squared Error 169.8395Mean Absolute Error 148.7080Mean Abs. Percent Error 145.2124Theil Inequality Coefficient 0.052971 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.004108 Covariance Proportion 0.995892

Mean 902.5148 6000.501 Median 209.3900 2689.280 Maximum 4895.410 27722.31 Minimum 25.87000 123.7200 Std. Dev. 1351.009 7608.022 Skewness 1.663108 1.432494 Kurtosis

4.590432

4.010466

Jarque-Bera 18.69063 12.69015 Probability

0.000087

0.001755

Sum

29782.99 198016.5 Sum Sq. Dev.

58407195

1.85E+09

Observations

33

33

YF YFSE 1995 472.2634 178.1457 1996 583.3940 178.0207 1997 671.0298 177.9483 1998 735.5810 177.9096 1999 804.4983 177.8822 2000 927.2760 177.8687 2001 1060.656 177.9053 2002 1255.331 178.0547 2003 1554.980 178.5062 2004 1897.308 179.3484 2005 2208.868 180.4134 2006 2614.092 182.2158 2007 3148.674 185.2925 2008 3625.787 188.6809 2009 3894.844 190.8464 2010 4728.256 198.6433 2011

5481.659

206.9865

1,400

1,500

1,600

1,7001,800

1,900

1

2

3

4567

X

Y

-60

-40-2002040601,400

1,5001,6001,700

1,8001,9001

2

3

4

56

78

910

11

12

Residual

Actual

Fitted

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/15 Time: 11:06

Sample: 1 12

Included observations: 12

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1845.475 19.26446 95.79688 0.0000 X

-64.18400

4.809828

-13.34434

0.0000

R-squared 0.946829 Mean dependent var 1619.333 Adjusted R-squared 0.941512 S.D. dependent var 131.2252 S.E. of regression 31.73600 Akaike info criterion 9.903792 Sum squared resid 10071.74 Schwarz criterion 9.984610 Log likelihood -57.42275 Hannan-Quinn criter. 9.873871 F-statistic 178.0715 Durbin-Watson stat 1.172407

Prob(F-statistic)

0.000000

Mean 3.523333 1619.333 Median 3.715000 1630.000 Maximum 6.230000 1860.000 Minimum 0.600000 1419.000 Std. Dev. 1.989419 131.2252 Skewness -0.060130 0.003403 Kurtosis

1.664917

2.346511

Jarque-Bera 0.898454 0.213547 Probability

0.638121

0.898729

Sum

42.28000 19432.00 Sum Sq. Dev.

43.53567

189420.7

Observations

12

12

1,300

1,400

1,500

1,600

1,700

1,800

1,900

1

2

3

4

5

67

89

10

11

12

13

YF

?2 S.E.

Forecast: YF Actual: Y

Forecast sample: 1 13Included observations: 12Root Mean Squared Error 28.97087Mean Absolute Error 25.94669Mean Abs. Percent Error 1.588269Theil Inequality Coefficient 0.008919 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.013658 Covariance Proportion

0.986342

YF YFSE 1 1806.965 35.89999 2 1784.500 35.27467 3 1752.408 34.50439 4 1710.689 33.73385 5 1681.164 33.35527 6 1618.264 33.03197 7 1595.799 33.07892 8 1564.991 33.28196 9 1536.108 33.61550 10 1482.194 34.59366 11 1453.311 35.29722 12 1445.609 35.50477 13

1556.647

33.36424

产品过程检验管理制度

产品过程检验管理制度 1.目的和适用范围 对过程产品的质量特性进行检验和试验，以验证过程产品是否满足规定的要求；适用于对产品实现过程检验和试验。 2.职责 2.1技检部负责过程产品的检验和试验，做好检验和试验记录；负责检验和试验的委托。 2.2相关部门负责协助质量检验员进行过程产品的检验和试验。 3. 职责与权限 3.1 技检部归口执行本程序，负责检验标准和规范的制订，技检部检验员负责过程检验、试验和验证。 3.2 生产部负责不合格品处理以及整改措施跟踪。 4. 工作程序 4.1检验员应熟悉和掌握过程产品的产品标准、工艺文件、操作规程和检验规范。 4.2根据产品跟踪卡、产品标准、工艺文件、检验规范及有关规定对上工序转来的产品外观、结构、尺寸进行100%的复查。在开车前还要按上述要求对本工序的产品进行仔细的首件检查，正常生产以后，也要确保在每种产品排满装线盘一层内最少一次检查巡视，并做好纪录与标识。 4.3根据检验结果及有关规定及时对产品作出准确判断和标识，对于检查出的不合格品要立即停止生产，或转序，注明原因。并及时通知有关人员，按《不合格品管理规定》进行处理，完毕后还要进行复查，通过相关领导批准方可继续生产或转序。 4.4经检验合格的产品，在下工序生产过程中发现质量问题，应由原生产工序负责处理，同时追究原生产工序机长兼检验员的错，漏检负责。 4.5各工序机长兼检验员要对工作认真负责，对所生产和检验的产品要勤看、勤量、勤检查。保证产品质量内外一致，对无合格章的产品，不得流转和使用， 4.6检验员负责不合格过程产品的评审和处理，并对检验结果和记录的及时性，准确性，真实性，全面性负责。 5．引用文件

eviews异方差、自相关检验与解决办法

eviews异方差、自相关检验与解决办法 一、异方差检验： 1．相关图检验法 LS Y C X 对模型进行参数估计 GENR E=RESID 求出残差序列 GENR E2=E^2 求出残差的平方序列 SORT X 对解释变量X排序 SCAT X E2 画出残差平方与解释变量X的相关图 2．戈德菲尔德——匡特检验 已知样本容量n=26，去掉中间6个样本点（即约n/4），形成两个样本容量均为10的子样本。 SORT X 将样本数据关于X排序 SMPL 1 10 确定子样本1 LS Y C X 求出子样本1的回归平方和RSS1 SMPL 17 26 确定子样本2 LS Y C X 求出子样本2的回归平方和RSS2 计算F统计量并做出判断。 解决办法 3．加权最小二乘法 LS Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列 GRNR E1=ABS(RESID) 生成残差绝对值序列 LS(W=1/E1) Y C X 以E1为权数进行加权最小二成估计 二、自相关 1．图示法检验 LS Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列 GENR E=RESID 生成残差序列 SCAT E(-1) E et—et-1的散点图 PLOT E 还可绘制et的趋势图 2．广义差分法 LS Y C X AR(1) AR(2)

首先，你要对广义差分法熟悉，不是了解，如果你是外行，我奉劝你还是用eviews来做就行了，其实我想老师要你用spss无非是想看你是否掌握广义差分，好了，废话不多说了。接着，使用spss16来解决自相关。第一步，输入变量，做线性回归，注意在Liner Regression 中的Statistics中勾上DW，在save中勾Standardized，查看结果，显然肯定是有自相关的（看dw值）。第二步，做滞后一期的残差，直接COPY数据（别告诉我不会啊），然后将残差和滞后一期的残差做回归，记下它们之间的B指（就是斜率）。第三步，再做滞后一期的X1和Y1，即自变量和因变量的滞后一期的值，也是直接COPY。第四步，最后定义两个新变量，即X2=X-B*X1，Y2=Y-B*X2，最后做X2和Y2的回归，这样广义差分就完成了。但是这仅仅只是一次广义差分，观察X2和Y2的回归分析表，如果DW值仍然显示有自相关，则还要做一次差分，即重复上述步骤即可。 一般来说，广义差分最多做2次就行了。。。 本文来自: 人大经济论坛SPSS专版版，详细出处参考：https://www.wendangku.net/doc/ca14031475.html,/forum.php?mod=viewthread&tid=289529&page=1

第四章异方差检验的eviews操作

第四章异方差性 例4.1.4 一、参数估计 进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单： (1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。如表4.1： 表4.1 图4.1 估计结果为： LnY=3.266+0.1502LnX1+0.4775LnX2 (3.14) (1.38) (9.25) R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357 括号内为t统计量值。 二、检验模型的异方差

（一）图形法 （1）生成残差平方序列。 ①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。 （2）绘制散点图。 ①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。 ②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter，可得散点图4.2。 ③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。 图4.2 由图4.2可以看出，残差平方项e2对解释变量log(X2)的散点图主要分布图形中的下三角部分，大致看出残差平方项e2随log(X2)的变动呈增大的趋势，因此，模型很可能存在异方差。但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。 （二）Goldfeld-Quanadt检验 （1）对变量取值排序（按递增或递减）。 ①在Workfile窗口中，由路径：Procs/Sort Series进入sort workfile series对话框，键入“X2”，如果以递增型排序，选Ascending，如果以递减型排序，则应选Descending，点ok。本例选递增型排序，选Ascending。

过程、成品和出厂质量检验管理方案

温州市九特阀门有限公司 产品制程质量控制方案 为了提高产品质量，必须要加强和完善制程的质量控制，加强质量监管力度。使处于生产线的不同阶段半成品都符合工艺标准和技术要求，防止不合格半成品流入下道工序，稳定产品质量。现制定以下 一、目的 明确制程检验作业程序，对产品进行首检、巡回检验以及完工检验，以确保生产过程中产品质量，提高生产效率。 二、范围 适用于生产线各加工工序首检、巡回检验以及完工检验的过程 $ 三、相关部门职责 1品管部负责产品制程中首检、巡回检验以及完工检验及参与不良品的审核与执行和质量记录保存。 2生产部及各生产车间。 ①生产部各级管理人员应随时检查、稽核生产作业的质量状况，对异常及时进行排除或协助相关部排除。 ②负责制程点检验区域的生产秩序，以及不良品的改善与纠正措施的执行。 ③维护、保养设备与工装，确保其正常运作。 3.技术门 ①制定合理的工艺流程、作业指导书、工艺文件的控制、工艺技术更改的控制及参与不良品的审核。 ( ②提供完整的技术资料、文件，完善图纸管理制度。 ③不定期对作业标准执行情况进行核查。 ④协同质检部处理质量异常问题。 4．采购部 ①保证供方交货准时性，提高采购产品合格率。 ②配合质量管理部进行各类采购产品的质量监督、质量改进及改进结果的验收，以及质量索

赔及其他日常管理工作。 ③合格供应商协作配套能力调查评价的组织与实施。 四、工作程序 [ 1制程自主检验 制程中每一位操作者均应对所生产的制品实施自主检查，遇质量异常时应即予挑出，如系重大或特殊异常应立即报告质检人员和车间主任，共同分析原因及处理对策。 车间主任或主管均有督促所属员工实施自主检查的责任，随时抽验所属员工各制程质量，一旦发现有不良或质量异常时应立即处理外，并追究相关人员疏忽的责任，以确保产品质量水准，降低异常重复发生。 2首件检验 操作者要严格按《首件检验制度》执行，对所生产的首件零件实施自主检查，认为符合要求后，送检验员检验。这对于加工中心、数控机床、线切割等设备靠编程和刀具来保证加工质量的，以及冲床等靠模具保证质量的批量产品，尤为重要。因此，每天、每班生产的第一件，或当机床、模具、刀具等因素变化后的第一件均应实行首件检验。首件应由操作者自检后加以标识，然后检验员按照产品生产工序、工艺规程，对首件样品进行全面检查、测量，检验合格后，才能进行正常生产。首检应保留必要的记录，如填写《首件检验单》。 3巡回检验 制程检验员每天在不同时段对各生产岗位进行巡回检验，依据产品生产工艺规程和技术要求进行判定，将检验结果记录在《零部件检验记录单》上，若发现质量异常现象，立即责令操作者停止生产，采取纠正措施直至异常现象排除后，方可正常生产。若检验员无法判定，应及时填写《质量异常反馈单》，呈上级品管部门审核，或会同生产、技术、采购部门协商解决。对产生的不合格品要进行评审，当评审为返工时，通知生产部门进行返工；当评审为降级回用时，可直接入库；当评审为报废时，要填写《废品通知单》，通知生产部门办理入废品库，并在废品上作好明显标识及时隔离保存。 4完工检验 ⑴在制的半成品完工后，经全检或抽样检验合格，检验员要在《加工路线单》上签字后，方可转入下道工序或入库；不良品经返工后需重新检验，合格签字后入库。 — ⑵制程中的发现的不良品应按《不合格品控制程序》处理，若出现批量不良品则要采取《纠正和预防措施管理程序》。

EViews计量经济学实验报告异方差的诊断及修正

时间 地点 实验题目 异方差的诊断与修正 一、实验目的与要求： 要求目的：1、用图示法初步判断是否存在异方差，再用White 检验异方差； 2、用加权最小二乘法修正异方差。 二、实验内容 根据1998年我国重要制造业的销售利润与销售收入数据，运用EV 软件，做回归分析，用图示法，White 检验模型是否存在异方差，如果存在异方差，运用加权最小二乘法修正异方差。 三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等） （一） 模型设定 为了研究我国重要制造业的销售利润与销售收入是否有关，假定销售利润与销售收入之间满足线性约束，则理论模型设定为： i Y =1β+2βi X +i μ 其中，i Y 表示销售利润，i X 表示销售收入。由1998年我国重要制造业的销售收入与销售利润的数据，如图1： 1988年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据 （单位：亿元）

（二） 参数估计 1、双击“Eviews ”，进入主页。输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile —Excel —异方差数据2.xls ； 2、在EV 主页界面的窗口，输入“ls y c x ”，按“Enter ”。出现OLS 回归结果,如图2： 估计样本回归函数 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/19/05 Time: 15:27 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.03564 19.51779 0.616650 0.5428 X 0.104393 0.008441 12.36670 0.0000 R-squared 0.854696 Mean dependent var 213.4650 Adjusted R-squared 0.849107 S.D. dependent var 146.4895 S.E. of regression 56.90368 Akaike info criterion 10.98935 Sum squared resid 84188.74 Schwarz criterion 11.08450 Log likelihood -151.8508 F-statistic 152.9353 Durbin-Watson stat 1.212795 Prob(F-statistic) 0.000000 估计结果为： i Y ? = 12.03564 + 0.104393i X （19.51779） (0.008441) t=（0.616650） （12.36670） 2R =0.854696 2R =0.849107 S.E.=56.89947 DW=1.212859 F=152.9353 这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均增长0.104393元。 2R =0.854696 , 拟合程度较好。在给定 =0.0时，t=12.36670 > )26(025.0t =2.056 ，拒

成品检验控制程序

成品检验控制程序 1 目的 加强成品质量管理，规范成品出货检验流程，保证出货品的产品品质 2 范围 适用于入库前完成品、外发加工成品检验 3 原则 程序流畅，责任明确，全面细致，真实准确 4 作业控制 4.1 成品检验的内容 4.1.1 包装检验：核查包装内产品、防护措施、包装材料、储运标识等 4.1.2 入库检验：核对待检品，做好检验准备、允收批处理货拒收处理 4.1.3 出货检验：安排出货检验，核对出库单内容、数量等 4.2 检验前作业 4.2.1 生产部门开立“入库单”送交仓库品管 4.2.2 检验前需核对设备器具是否仍在有效校准/检定周期内 4.3 检验作业 4.3.1 检验人员必须接受过专业上岗训练 4.3.2 检验须依照成品检验标准执行 4.3.3 检验结果须填入成品检验报告 4.3.4 检验结果未获得当班班长确认，产品不得流入下一工序 4.4 检验后处理 4.4.1 成品检验合格的入库作业 4.4.1.1 验收合格后，由品管员填《成品检验报告》 4.4.1.2 在“入库单”上确认合格，办理入库作业 4.4.2 成品验退作业 4.4.2.1 验退时，仓库主管依据成品检验报告上的判定将验退原因记载于“入库单”上。检验不合格品，按按不合格品控制程序处理 4.4.2.2 送验部门在收到退货通知后两天内，取回处置，并填写“异常处理单” 4.4.2.3 退货批须保持批的完整性，不得混批后送检 4.4.3 成品报废作业 4.4.3.1 进判定为报废品、无使用价值时，由相关部门填写“报废申请单” 4.4.3.2 主管审核同意后，转仓储办理出售或丢弃 4.4.3.3 仓储部寻找合适供应商出售报废或予以丢弃 4.5 来料包装检验 4.5.1 所有来料的外包装应完好无缺，没有受潮、受挤压变形 4.5.2 所有来料的外包装应注明有供应商名称及P/N。对照A VL检查供货商是否在A VL记录中，P/N是否正确，若有不同之处或无法判断供应商及有关内容，则将缺陷记录于MR单4.5.3 若外包装有损坏或受潮，应检查受损部位的物料有无发生破损、变形、受潮等现象。一旦发现问题，报告有关工程师处理 4.6 外观要求 外观要求及缺陷的判定，如下表所示

过程检验管理办法

过程检验管理办法 1．过程检验的目的 过程检验的目的：就是尽早地发现生产过程（工序）中的不合格产品。在产品形成的过程中，通过检验和试验验证其产品的符合性，以便及时发现不合格品并尽早处理，防止不合格品流入下一道工序，甚至可能被装在最终的产品上，以致造成不合格品出厂，并作好标识和记录。 2过程检验的依据 2．1过程检验是控制产品质量特性形成过程中的重要质量活动。 2．2供方应按质量计划和形成文件的过程检验的要求，检验和试验产品，准确地对产品作出判断证明其是否合格，若不合格，要作好标识并隔离，必须填写“不合格品通知单”。 2．3在所要求的检验和试验完成或必要的报告收到和验证前，不得将产品放行。同样，在过程检验中也可以有紧急放行的情况，这里称为“倒外放行”，由生产部门提出质保部审查，副总经理批准后，方可放行，同时检验员在产品上作出明确标识，做好记录，以便追溯和重检。 3过程检验文件的编制 过程检验文件是指导所有过程检验活动的依据，在实施过程检验中必须严格执行，从抽样数量、检验项目、检验方法、检验设备到检验数据的处理及判定规则，绝对不准许偏为检验文件；检验文件就是检验员实施检验活动的法规，任何偏离检验文件都是不准许的，也是无效的，是违反检验纪律的表现。 因此，检验文件的编制应规范化且易于操作，使过程检验和试验完全确定，不受任何主观因素和外界的干扰。 4过程检验和试验文件编制原则 4．1确定性 过程检验和试验文件应保证检验结果是确定的，对各种影响检验结果及其判定的因素，都应加以规定，以完全排除人为的随意性，要做到对产品质量的判断是唯一的无论谁来检验，只要按检验文件专操作，其结果应是相同的。 4．2可操作性 检验和试验文件应具有可操作性它应符合企业的实际情况，这就要求检验文件的编号人员熟悉企业的检验作业情况，并且在检验文件颁发前应进行必要的验证以确保确实可行。 4．3充分性 检验和试验文件所规定的检验项目和记录应能充分表明产品的质量要求可

034CCC产品过程检验和确认检验管理程序

l 目的 保证所有通过3C认证的产品出厂前均符合3C规定的要求。 2 范围 适用于公司所有的3C认证产品。 3 定义 过程检验：是在生产的适当阶段对生产在线的产品进行检验，以确保产品符合要求. 确认检验：是为验证产品持续符合标准要求进行的抽样检验。 4 职责 4.1品管部负责对生产车间流水线的关键工序进行过程检验。 4.2品管部负责对生产合格的3C产品分批次抽样检验。 4.3装配部巡检QC负责对生产的3C产品在线物料和产品进行核对与检验，防止误用。 4.4 IPQC负责对在线生产的3C产品作检查 4.5车间负责不合格品的处理。 5.1 过程检验 5.1.1品管部和装配部根据3C产品的检验规范要求进行检验。 5.1.2过程检验项目：未包装的成品的功能、外观及安全性检查,参

见附表－不同认证单元的产品检验要求。 5.1.3对于生产的成品和半成品在包装前，由装配部QC检验员进行工序全检并将检验结果记录在<>上，对检出的不合格品进行标识。 5.1.4 不合格品经返修后，需重新作5.1.3的检验，合格后方可进入下一工序。 5.2 产品出厂前检验 5.2.1 品管部对包装好的成品按AQL标准、玩具规格、样板、箱唛资料要求进行逐批抽样检验。． 5.2.2 检验项目：外观(主要检查项目:外观清洁干净,无利角利边)、功能、安全性能、标识、尺寸检查.（特别留意3C标识、警告语、产品包装尺寸、内观摆线、结构等与样板是否相符）。 5.2.3 品管部人员对规定的项目进行检验后，将检验结果记录在《确认检验记录表》上。 5.2.4 对该批次判定为合格的成品，可以入库出厂。 5.2.5 对该批次判定不合格的成品，应对该批进行重新全检并作好记录。 5.3 巡检 5.3.1 IPQC对正在生产的在线物料与BOM进行核对，确认物料无误，

异方差检验的eviews操作

第四章异方差性 例 4.1.4 、参数估计 进入Eviews 软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单： (1)在 Workfile 对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation ，进入 Equation Specification 对话框，键入“ log(y) c Iog(x1) Iog(x2) ”，确认ok ，得到样本回归估 计结果；⑵ 直接在命令栏里输入“ ls log(y) c log(x1) Iog(x2) ”，按Enter,得到样 本回归估计结果；(3)在Group 的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation ，进 入 Equation Specification 窗口，键入“ log(y) c log(x1) log(x2) ”，确认 ok ，得到样 本回归估计结果。如表4.1 : 表4.1 D 即的血nt y 計怕blr LOGpO iMethod; Least EquaresI Date: 05/12/11 Time- 23:50 Sample: 1 31 Included observat io ns: 31 Variable Coefficient Stet Error t-Statistic Prob. C 3 266066 1.041591 3 135653 0.0040 LOG (XI) 0.150214 0.103538 1.363975 0.1773 LOGpG) 0.477i53 0 051595 9 253053 O.ODOD R-squared 0.779376 Mean de 卩end ent war 7.323613 Adjusted R-squared 0764155 S D. riependent var 0.355750 S. E. of regression 0.1727&E Aka ike info criterion -□.5S1995 Sum sq jarEd res id 0.335744 Schwa rz criteiriior -0.443222 Log likelihood 12.02092 F-statistic J9.60117 Durbin-Watson stat 1.780931 P rab(F-￡taii&tic) □.aOODQD 图4.1 估计结果为： 一 LiiY= 3-266+ 0L1502 LnXl + 0.4775 LuX2 (3.14) (1.38) (9.25) R 2=O.7798 D.W=1.78 F=49.6O RSS=O.8357 括号内为t 统计量值。 Adjiisiei R-^quared;関望 ER 冲■Wt 定爲數 S,E. of re^Rirtiun:回扫标准谡羞 Sam squared reakl' S 差平方祁 Leg Likdibwxl:对数似協比 Mean dependent var: ft 的均K 10. depenjent var 因(1^标堆差 info criteticn:赤池怙息ft (AJC) Seh^arz etiferitw: ?瓦茲信息量(SC) F-siatifitic: F 检轻的铳计 量 Prob[h-stau>tk); ffi 伴fit 札

Eviews 进行异方差性检验及估计模型

异方差性检验及存在异方差模型估计 检验使用方法：（1）G-Q检验（2）White 检验 模型估计方法：加权最小二乘法（WLS） 下表为2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均年可支配收入(X)与消费性支出（Y）的统计数据： 1

一、利用Eviews求出线性模型 可得模型: ?272.2250.755 i i Y X =+ 2

(1.705) (32.394) R2=0.9832 二、异方差检验 （1）G-Q检验：首先将可支配收入X升序进行排列，然后去掉中间4个样本，将余下的样本分为容量各为8的两个子样本，并分别进行回归。 大样本小样本 3

样本取值较小的Eviews输出结果如下 残差平方和：RSS1=126528.3 4

样本取值较大的Eviews输出结果如下： 残差平方和：RSS2=615073.7 因此统计量为：2 14.8611 RSS F RSS == 在5%的显著性水平下，0.05(6,6) 4.28 F=,4.86>4.28,因此拒绝原假设，存在异方差性。 5

（2）White检验:在原模型的最小二乘估计窗口上选择“View\Residual Tests\Heteroskedasticity Tests\White”得到如下结果： x ，因此12.6478>5.99，因而拒绝原假设，检验统计量值为12.64768，查询20.05(2) 5.99 模型存在异方差。 三、估计存在异方差的经济模型 利用加权最小二乘法（WLS）进行估计：首先在对原模型进行估计后，保存残差，步骤如下：①Quick\Generate Series 再输入“e1=resid”，得到e1 ②Quick\Estimte Equation 再输入“Y C X” ③选择Options,在“Weighted LS/TLS”输入“1/abs(e1)”(备注：abs表示绝对值) 得到如下结果; 6

原材料过程产品、产品检验管理办法

原材料、过程产品、产品检验管理办法 1 适用围 本办法适用于质量管理体系对产品构成主要影响的原材料、过程产品、产品的质量检验及管理。 2 职责 2.1 生产技术科 2.1.1 制订和提供检验依据，包括相关标准、图纸和有关规定等。 2.1.2 制定不合格品划分标准。 2.1.3 参与不合格原材料、过程产品、产品的评审和处置。 2.1.4 负责新材料试用的组织评审。 2.2 质量部 2.2.1 负责组织进厂原材料、过程产品、产品的检验和试验。 2.2.2 负责组织不合格原材料、过程产品、产品评审，并验证处置结果、开具检验结果通知单。 2.2.3 负责组织质量异常问题和质量异议的处理。 2.3 质量部化验室 2.3.1 负责接收原材料来样交接。 2.3.2 负责按规程进行相关项目的分析及出具检测报告。 2.4 物资采购部 2.4.1 按公司规定相应物资的执行标准向具有完备资质证明的合格供进行采购，并向检验部门报检。 2.4.2 配合质量部处理质量异常问题和质量异议。 2.4.3 按评审意见对不合格原材料实施处置。 2.4.4 对不合格供户进行整改和处理。 2.5 营销部管理科 负责收料及物料仓储管理。

2.6 办公室保卫 2.6.1 负责控制运输车辆进出厂。 2.6.2 负责对取样现场闲杂人员进行管理。 2.6.3 负责对运输车辆水箱是否清空进行验证。 2.7 使用部门 3.7.1 将使用过程中发现的质量问题反馈至质量部。 3.7.2 负责收料及物料仓储管理。 3.7.3 配合质量部处理质量异常问题和质量异议。 3 管理容及要求 3.1 原材料分类及检验项目 原材料种类及检验项目以生产技术科发布的《主要原材料检验依据及检验项目》有效版本为准。 3.2 质量管理通用要求 3.2.1 物资采购部应按供户准入制度的要求，对供户进行评审，确认供应商具有足够的生产能力与质量保证能力，所供材料经试用、评审合格后投入使用。评审容至少应包括：营业执照、税务登记证、生产能力、货物存量（吨）、检测人员、检测设施与场地、检验记录、货堆实物抽样检验等。新供户或新品种材料的采购，需经物资采购部、使用部门和质量部共同评审签字同意后签订合同。 3.2.2 质量部接到检验申请后，对所报检的原材料格按照《原材料取制样操作规程》及相关技术要求进行取样、制样、送检及检测结果的报出。供户跟踪取制样时，必须有物资采购部业务员共同参与，并在取样记录上签字，共同封存留存样品，作为复检或仲裁样品。检验结论出具后及时通过“原材料质量检验结果通知单”（附表A）通知物资采购部，并上网传递，检验结论未出具，不得收存、投入使用。 3.2.3 根据供质量保证能力及阶段性波动程度，质量部可不定期调整（增加或减少）检验的频次、组批式。

异方差的eviews操作

实验三异方差的检验与修正 实验目的 1、理解异方差的含义后果、 2、学会异方差的检验与加权最小二乘法 实验内容 一、准备工作。建立工作文件，并输入数据，用普通最小二乘法估计方程（操作 步骤与方法同前），得到残差序列。 表2列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。 表2 我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况 行业名称销售利润销售收入行业名称销售利润销售收入 食品加工业187.25 3180.44 医药制造业238.71 1264.1 食品制造业111.42 1119.88 化学纤维制品81.57 779.46 饮料制造业205.42 1489.89 橡胶制品业77.84 692.08 烟草加工业183.87 1328.59 塑料制品业144.34 1345 纺织业316.79 3862.9 非金属矿制品339.26 2866.14 服装制品业157.7 1779.1 黑色金属冶炼367.47 3868.28 皮革羽绒制品81.7 1081.77 有色金属冶炼144.29 1535.16 木材加工业35.67 443.74 金属制品业201.42 1948.12 家具制造业31.06 226.78 普通机械制造354.69 2351.68 造纸及纸品业134.4 1124.94 专用设备制造238.16 1714.73 印刷业90.12 499.83 交通运输设备511.94 4011.53 文教体育用品54.4 504.44 电子机械制造409.83 3286.15 石油加工业194.45 2363.8 电子通讯设备508.15 4499.19 化学原料纸品502.61 4195.22 仪器仪表设备72.46 663.68 二、异方差的检验 1、图形分析检验 ⑴观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图(图3-1)：SCAT X Y

EVIEWS案例：(消除异方差)医疗机构数与人口数的回归模型

第五章 案例分析 一、问题的提出和模型设定 根据本章引子提出的问题，为了给制定医疗机构的规划提供依据，分析比较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。假定医疗机构数与人口数之间满足线性约束，则理论模型设定为 i i i u X Y ++=21ββ （5.31） 其中i Y 表示卫生医疗机构数，i X 表示人口数。由2001年《四川统计年鉴》得到如下数据。 表5.1 四川省2000年各地区医疗机构数与人口数 地区 人口数（万人） X 医疗机构数（个） Y 地区 人口数（万人） X 医疗机构数（个） Y 成都 1013.3 6304 眉山 339.9 827 自贡 315 911 宜宾 508.5 1530 攀枝花 103 934 广安 438.6 1589 泸州 463.7 1297 达州 620.1 2403 德阳 379.3 1085 雅安 149.8 866 绵阳 518.4 1616 巴中 346.7 1223 广元 302.6 1021 资阳 488.4 1361 遂宁 371 1375 阿坝 82.9 536 内江 419.9 1212 甘孜 88.9 594 乐山 345.9 1132 凉山 402.4 1471 南充 709.2 4064 二、参数估计 进入软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数如下 表5.2

估计结果为 56.69,2665.508..,7855.0) 3403.8() 9311.1(3735.50548.563?2===-+-=F e s R X Y i i (5.32) 括号内为t 统计量值。 三、检验模型的异方差 本例用的是四川省2000年各地市州的医疗机构数和人口数，由于地区之间存在的不同人口数，因此，对各种医疗机构的设置数量会存在不同的需求，这种差异使得模型很容易产生异方差，从而影响模型的估计和运用。为此，必须对该模型是否存在异方差进行检验。 （一）图形法 1、软件操作。 由路径： ，进入 窗口，键入“y c x ”，确认并“”，得样本回归估计结果，见表5.2。 （1）生成残差平方序列。在得到表5.2估计结果后，立即用生成命令建立序列2 i e ，记为e2。生成过程如下，先按路径： ，进入 对话框，即

eviews的相关计量经济学操作

Eviews运用于计量经济学的三个举证 、异方差检验：首先做出相应的Is模型, White检验：在 Heteroskedastici tyTest : White 中检验p值，如果p.f值小于0.05则表示有异方差，反之没有异方差 G — Q检验 20对数据中在上方输入 排序

选出1~7 *做回归 得出Sum squared resid 同样再输入smpl 14 20/ls y c x 得出第二个rss 用rss(1)/rss(2) 做f 检验 其他检验方式中用genr 定义变量进行回归分析 确定最大的r2 等值来确定其异方差形式 ? 修正方法 加权最小2 定义e1 为相应的resid (e) 在ls 规划时将opion 中的weight 设为abs(e1) 进行来说规划即可这时会去掉其异方差性 二、多重共线性对数据建模ls 分析数据看哪个每个解释变量的f 值，检验其是否有多重共线性

求其相关系数矩阵“ Correlations ”得出后和0.8 比较，如果大于0.8 说明两者之间有激情。修正方法：逐步回 归先对每一个进行ls 分析建模然后取出对y 影响最大的做为基础然后更具其相关系数大小排序，用做出先关的检验，选择加入的元素如上图就是加入了x3 三、序列相关性同样的ls 对其d.w 做出分析，如果接近2 则没有一次相关，若出了范围则有相应的相关性 其他次的相关性可以由Im检验得到（小于0.05即有序列相关性）。 自相关的检验还有view/residual/con -- Q -- 做出如图所示的表 修正方法杜宾两步法：进行如下的Is 估计 可得：将p 的值带入查分模型 如下输入： 结果如下： d.w 含糊可以用lm 检验其是否任然具有相关性。 用b(贝塔)0/ (1-p) p=之前的0.6278或者是第一次的1-d.w/2 最小二乘法 输入如下 结果如下

过程检验管理制度

过程检验管理制度 1、目的 规范产品生产过程的检验方式、时机、方法，确保产品质量符合要求。 2、范围 适用于xx 公司产品生产过程的检验和质量监控。 3、定义 3.1 首检：指在生产开始时或工序因素调整后，对生产的第一件产品进行的检验； 3.2 末检：指对每批次最后一件产品进行的检验； 3.3 自检：指操作者对自检加工的产品和完成的工作，按图纸、工艺或技术标准的自主检验； 3.4 互检：指操作者之间对加工的产品和完成的工作进行的互相检验； 3.5 巡检：指在制造过程中对产品进行的抽样检验； 3.6 专检：指专职检验员对产品质量进行的检验； 3.7 “质量三确认”：即确认上道工序零部件加工质量、确认本工序零部件的加工质量、确 认交付给下道工序的加工质量。 4、职责 4.1 制造部：负责生产过程的首检、自检、互检、末检的实施；班组长负责首检、末检的确 认和日常巡检的实施； 4.2 质保部：负责生产过程的首检确认、末检确认、巡检、专检的实施，保存相应的检验记 录；负责过程检验中不合格问题的评审处理； 4.3 研究院：负责过程检验中不合格问题的评审。 5、流程说明 序号工作事项责任岗位事项说明应用表单 1、生产开始时或工序因素调整后，操作者应对生产的第 首（末）件检 1 首件检查操作者 一件产品或完成的工作进行首件检查验记录表 1、操作者实施首件检查并填写首件检查记录表后，交当 检验员/ 首（末）件检 2 首件确认 班班组长或检查员确认检查结果，首件确认合格后方能继 班组长验记录表 续生产，加工条件不得随意变更。 1、生产过程中，操作者对自己的产品和完成的工作，应 按图纸、工艺或技术标准进行自主检查； 现场记录用 3 自检操作者2、总成装配及关键质量控制点和特殊过程加工时，应在 纸 记录用纸上及时记录过程参数，必要时控制图记录， 达到预防的目的。

EViews计量经济学实验报告-异方差的诊断及修正模板

姓名 学号 实验题目 异方差的诊断与修正 一、实验目的与要求： 要求目的：1、用图示法初步判断是否存在异方差，再用White 检验异方差； 2、用加权最小二乘法修正异方差。 二、实验内容 根据1998年我国重要制造业的销售利润与销售收入数据，运用EV 软件，做回归分析，用图示法，White 检验模型是否存在异方差，如果存在异方差，运用加权最小二乘法修正异方差。 三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等） （一） 模型设定 为了研究我国重要制造业的销售利润与销售收入是否有关，假定销售利润与销售收入之间满足线性约束，则理论模型设定为： i Y =1β+2βi X +i μ 其中，i Y 表示销售利润，i X 表示销售收入。由1998年我国重要制造业的销售收入与销售利润的数据，如图1： 1988年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据 （单位：亿元）

（二） 参数估计 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/19/05 Time: 15:27 Sample: 1 28 Included observations: 28 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 12.03564 19.51779 0.616650 0.5428 X 0.104393 0.008441 12.36670 0.0000 R-squared 0.854696 Mean dependent var 213.4650 Adjusted R-squared 0.849107 S.D. dependent var 146.4895 S.E. of regression 56.90368 Akaike info criterion 10.98935 Sum squared resid 84188.74 Schwarz criterion 11.08450 Log likelihood -151.8508 F-statistic 152.9353 Durbin-Watson stat 1.212795 Prob(F-statistic) 0.000000 估计结果为： i Y ? = 12.03564 + 0.104393i X （19.51779） (0.008441) t=（0.616650） （12.36670） 2R =0.854696 2R =0.849107 S.E.=56.89947 DW=1.212859 F=152.9353 这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均增长0.104393元。 2R =0.854696 , 拟合程度较好。在给定 =0.0时，t=12.36670 > )26(025.0t =2.056 ，拒

过程检验管理制度

过程检验管理制度 一、检验人员要求 1、具有一定文化知识的专职质检人员，能直接胜任本公司的质检工作,并对被检产品有关的生产工艺有所了解，熟悉和掌握产品质量的变化规律。 2、应当具有大专以上学历（或工程师以上专业技术职称）并持有有资质的地市级以上食品检验机构专业培训证明材料。 3、实验室专职人员必须按照国家标准分析法所规定的实验步骤、规程进行试验,每次实验后必须认真填写试验记录。 二、检验设备要求 1、企业必备的产品出厂检验设备： 1）分析天平(0.1mg)；2）干燥箱；3）电子天平(0.1mg)；4）电子天平(0.01g)；5）电子天平(0.1mg)；6）谷物筛选（1.0 mm 、1.2 mm、1.5 mm、2.0mm）。 2、计量、检测设备归质检科管理，则由化验室负责人保管。必须经常保养与维护，不得故意损坏，如有损坏按原因给予相应处理。 3、仪器设备如有损坏，再维护不能修复的情况下立即向上一级部门报告，送修或停产检修，并填写相关设备维护与维修记录。

4、易损仪器均需小心操作，精密仪器的使用要严格按操作规程或仪器说明书使用，杜绝违章操作，且要加罩防尘，加于燥剂防潮、防腐蚀。不得随意拆卸。 5、计量仪器设备的购置，旧仪器，设备的报废均需向公司报告，并做相关记录。 6、计量检测设备必须定期向国家相关计量检定部门申请，仪器、设备在获得合格证须在有效期内使用，确保结果的准确性和精确性。 7、厂部需要检查各部门计量检测设备的使用及保管情况时，报告必须真实准确，记录完整详实，不得瞒报或虚报。 三、检验程序 1、进货检验 对原辅材料进行监视和测量，验证感官指标、理化指标、微生物指标是否达到标准的要求 1.1所有进货产品由仓管员通知质管部质检员，同时提供有关进货的供应商营业执照、QS证或检验证明文件。质检员必须进行下列项目的检查： 1.2生产用原辅材料、包装材料必须经化验室检验合格后方能投入使用。 1.3仓管员将合格让步使用的物料办理入库手续并做记录，对作退货处理的物料，仓管员应通知采购部，由采购部与供应商协商退货事宜并做好记录。

鞋厂 品质检验管理流程

作业流程 作业说明 进料品质检验(含外加工) 1、所有面/底材料、外加工材料或半成品回厂后，都必须经过品管部相应进 料/外加工品检员进行检验，检验合格后方可入库。 2、品检员依据相关的[客户品质标准]/[材料通用检验标准]/相关外加工品 质标准、对供应商来料或外加工来料进行品质检验作业。如有特殊要求 的内容，则亦须遵循。

3、进料/外加工检验方式：随机抽验10%的来料数量。 4、进料/外加工检验处理方式： 1)如果检验结果为不良率低于2%，则通过检验，准予入库。但必须通知 采购部，反馈供应商相关不良比例，要求供应商补足不良部分材料。(同 时通知各相关生产单位在生产过过程中将不良实物挑出，退回原材料 仓库统一汇总后，与供应商进行实物退换作业。) 2)如果检验结果为不良率在2%至10%之间，则通知采购部，要求供应商 派人到工厂重新进行全数检验处理，将不良品过滤掉后，方可入库。 3)如果检验结果为不良率超过10%，则通知采购部，要求退回供应商处 理。 5、对检验出的不良品,进料/外加工品检员须根据异状项目/缺点个数及时填 入[进料(外加工)品质检验记录]中，[进料(外加工)品质检验记录]须逐级呈送品管主任→品管经理审核(签名)。 制程品质检验 1、生产部门所有生产出的半成品或成品，都必须经过面/底品管组检验,检 验合格后方可入库。 2、品检员分别依据[客户品质标准]、[针车通用检验标准]、[成型通用检验 标准]、以及相关的[限度检验标准]、[瑕疵检验标准]进行相关制程的品质检验作业。 3、制程检验方式：全数检验。 4、制程品检员挑出的不良品,贴上异状标签后放到不良品车架上,如一双中 只有一只出现异状,须连同配对的另外一只放到不良品车架上,由生产线处理。 5、生产部门对不良品进行修复后,须经制程品检员重新检验后方可下放,不 能修复的成品或半成品,予以报废。 6、对检验出的不良品,制程品检员须根据时段/异状项目/缺点个数/品质不 良率及时填入[制程品质检验记录]中。 7、品管主任每2小时推迟5分钟，到各线品检站收集品质不良率的数据， 然后填写在生产中心办公室的[品质动态显示表]看板上，用不同颜色磁粒标示时段不良率高低，供各级主管及时掌握各生产线的品质状况。不同程度的不良率对应的磁粒颜色如下：