首先，需要确立本次实验课题，明确研究该课题的意义，并且找到相关数据来为研究做准备。 然后，建立符合该数据的数学模型，并且用Eviews软件对数据进行分析。 最后对所得出的结果做归纳总结分析。
实例中国交通邮政运输仓储业发展对工业影响的研究一、 经济理论背景交通邮政运输仓储业作为第三产业中的领头行业，是国民经济的重点战略产业，是整个联系整个国民经济的纽带，他的发展对于国民经济的运行起着至关重要的作用。而工业作为整个国民经济的命脉，他的发展对于一个国家经济实力的壮大有着极其重要的作用。那么如此重要的两个产业之间究竟存在着何种关系？本文试图从实证角度，利用计量经济法，根据年度资料建立我国交通邮政运输业与工业关系模型，来阐述二者究竟存在着何种关系。二、指标选取和数据搜集（一）中国交通邮政运输仓储业发展对工业的影响的选择和指标的选取中国交通邮政运输仓储业。交通邮政运输仓储业在现代社会的地位日益重要，他成为了贯通整个国民经济发展的纽带，是这一行业将整个工业体系的各个部门相互联系起来，将其构建成一个整体，推动着整个国家的工业向前发展。本文考虑了两个影响因素，共有二个时序变量：即中国交通邮政运输仓储业、工业产值。本文采用线性回归的方法，建立直线模型，对中国交通邮政运输仓储业与工业之间关系进行线性回归分析，通过对整个模型的分析，来判断中国交通邮政运输仓储业对工业影响程度的大小，最后得出结论，提出政策意见。（二）数据资料见下图（三）建立模型Y=b0+b1X+U 三、实验过程（一）回归模型参数估计表2：中国交通邮政运输仓储业对工业影响的回归分析
估计结果为=563.3847+7.307256 (0.966237)(59.03784) R2=0.992878 F=3485.466该模型可决系数为R2=0.992878，2=0.992594可决系数很高，数据的拟合优度很好。F检验值3485.466，明显显著。（二）处理异方差
根据怀特检验，white统计量为11.41366，p值为0.003323＜0.05，模型存在异方差，如上图所示。 下面进行异方差的修正。 用模型对数变换对异方差进行修正，重新进行回归估计：
方程表达式为：Y1=2.456566+0.945691X1+u (18.33858) (53.16705) R2=0.991233,DW=0.499132,F=2826.736其中，Y1=log（Y），X1=log(X)根据上述分析结果，运用White检验，得出如下分析：
由此看出，异方差已经得到修正。（三）自相关的处理根据DW检验决策规则，dL=1.316,Du=1.469，DW=0.499132,所以，0<=DW<=1.316,因此，存在正相关。
由上图分析得出ρ=0.749660，对模型进行广义查分，得到的广义查分方程为Yt-0.74966Yt-1=β1(1-0.74966)+ β2(Xt-0.74966Xt-1)+vt。对本式进行回归
此时，du
实例仅作为参考。