点击主界面菜单Quick\Estimate Equation，在弹出的对话框中输入Y、C、X,操作如下图：
(2) a.生成残差序列。

在工作文件中点击Object'Generate Series ，在
弹出的窗口中，在主窗口键入命令如下“e1=resid A2 ”得到残差平方和序
列e10如下图：
b.绘制el与x的散点图。

按住Ctrl键，同时选择变量X与e2以组对象方式打幵，进入数据列表，再点击View\Graph\Scatter\Simple Scatter , 可得散点图。

如上图:
(3)a.设定一元线性回归模型为：
点击主界面菜单Quick'Estimate Equatio n ，在弹出的对话框中输入Iog(e1)、C X，得出结果如下图：
b.在工作文件中点击Object'Generate Series ，在弹出的窗口中，在主窗口键入命令如下”w=1/sqr(exp+*x)) ”得出权数W.
c.点击主界面菜单Quick'Estimate Equation，在弹出的Specification 对话框中输入Y、C、X,在Options中的Weight series中填入权数w.如下图：
(1)结果
Depe ndent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/5/16 Time: 19:57
Sample: 1 20
In cluded observatio ns: 20
Coeffici Std. t-Statist
Variable ent Error ic Prob.
F=
估计结果显示，即使在10%的显着性水平下，都不拒绝常数项为零的假设。

(2) 由b 的图可知，残差平方e1与x 大致存在递增关系，即存在单调增型 异方差。

(3) 通过加权得出的方程结果如下：
Method: Least Squares
Date: 12/5/16 Time: 20:01 Sample: 1 20
X
R-squared Adjusted R-squared
.of regressi on Sum squared resid
Log likelihood F-statistic Prob(F-statisti c)
得到模型的估计结果为:
Mean depe ndent var
.dependent var Akaike info
criterio n
Schwarz criteri on Hannan-Qu inn
criter.
Durb in-Wats on stat
In eluded observatio ns: 20
Weight ing series: W
Weight type: Stan dard deviatio n (average scali ng) HAC sta ndard errors & covaria nee (Bartlett kernel, Newey-West fixed
ban dwidth =
Hannan-Qu inn
Log likelihood criter.
F-statistic Durb in-Wats on stat Prob(F-statisti
c) Weighted mean dep. Wald Prob(Wald
F-statistic F-statistic)
Un weighted
Statistics
R-squared Mean depe ndent var Adjusted
R-squared .dependent var
.of regressi on Sum squared resid Durbi n-Wats on
stat
得到模型的估计结果为：
F=。