在EViews中建立LPM（Linear Probability Model）的步骤相对简单，主要分为以下几个步骤：

1. **数据准备**：首先确保你的因变量是二分类的数据，通常取值为0或1。例如，是否发生某个事件。

2. **启动Eviews**：打开Eviews软件，并加载你想要分析的数据文件。

3. **建立方程**：
   - 在菜单栏中选择“Quick” -> “Estimate Equation”，或者直接点击工具栏上的“估计”图标。
   - 在弹出的对话框中的`Dependent Variable`一栏，输入你的因变量（通常是那个二分类变量）；在`Independent Variables`一栏，输入你的自变量。

4. **选择回归方法**：
   - 点击Estimation Settings按钮，在Method下拉菜单中选择“LS – Least Squares (NLS and ARMA)”。
   - 可以保持其他默认设置不变，然后点击确定回到上一个对话框。

5. **估计模型**：确认无误后，点击OK开始估计LPM模型。EViews将运行回归分析并显示结果在一个新的窗口中。

6. **解释结果**：在输出窗口中，你可以查看系数、标准误差、t-统计量和p值等信息。LPM的系数可以直接解读为自变量变化一个单位时，因变量（二分类）概率的变化估计。

需要注意的是，尽管LPM简单直观，但其假设错误项具有恒定方差且线性关系可能在某些区间内不切实际。因此，在使用LPM前，请确保理解它的局限性和适用条件。

希望以上步骤能帮助你正确地在EViews中建立和分析LPM模型！

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