【正文】 數(shù)據(jù)再檢驗異方差：按XDDDE1排序按XDDDE2排序按XDDDE3排序按XDDDE4排序按XDDDE5排序大 小FstatisticF臨界值是否存在異方差否是否否否再按XDDDE2排序處理異方差Genr e2=abs(resid)ls yddde/e2 e1/e2 xddde1/e2 xddde2/e2 xddde3/e2 xddde4/e2 xddde5/e2新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)：obsYDDDEEXDDDEE5XDDDEE4XDDDEE3XDDDEE2XDDDEE1E31 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 對新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)再檢驗自相關(guān)和異方差：按XDDDEE1排序按XDDDEE5排序按XDDDEE3排序XDDDEE4排序按XDDDEE5排序DW按XDDDEE1排序按XDDDEE2排序按XDDDEE3排序按XDDDEE4排序按XDDDEE5排序大 小FstatisticF臨界值是否存在異方差否否否否否可以看出處理后的數(shù)據(jù)不再具有自相關(guān)和異方差，因此對其進(jìn)行回歸分析：ls ydddee e3 xdddee1 xdddee2 xdddee3 xdddee4 xdddee5Dependent Variable: YDDDEEMethod: Least SquaresDate: 11/26/10 Time: 19:41Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. E3XDDDEE1XDDDEE2XDDDEE3XDDDEE4XDDDEE5Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared .D. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood DurbinWatson stat從上表中看出新數(shù)據(jù)并未通過T檢驗，而且根據(jù)經(jīng)驗可知地區(qū)人均生產(chǎn)總值和平均工資成正比，從上表中的回歸系數(shù)得出該模型經(jīng)濟(jì)意義不符合，所以剔除該模型（二） 我們選取一個四元模型來觀察其是否存在異方差，自相關(guān)，多重共線性。存在正的自相關(guān)的區(qū)域為[0，]；不存在自相關(guān)的區(qū)域為[，]；存在負(fù)的自相關(guān)的區(qū)域為[,4],其余為不能確定區(qū)域。經(jīng)查表可以得到DW（31，3）的上下界分別為（，）。（四） 我們選取一個二元模型來觀察其是否存在異方差，自相關(guān)，多重共線性。 按X3排序 按X4排序大+0891150534小5376156349846312FstatisticF臨界值 是否存在異方差 是否2．按X3排序處理異方差genr e=abs(resid)ls y/e 1/e x3/e x4/eDependent Variable: Y/EMethod: Least SquaresDate: 11/27/10 Time: 10:26Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. 1/EX3/EX4/ERsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood DurbinWatson stat定義新變量：genr ye=y/egenr e1=1/egenr xe3=x3/egenr xe4=x4/e新產(chǎn)生數(shù)據(jù)：obsYEXE3XE4E11 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 對新產(chǎn)生數(shù)據(jù)再檢驗自相關(guān)和異方差按XE3排序按XE4排序DW 按XE3排序 按XE4排序大小FstatisticF臨界值 是否存在異方差否否可以看出不在存在自相關(guān)和異方差，對新數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析：Dependent Variable: YEMethod: Least SquaresDate: 11/27/10 Time: 10:32Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. E1XE3XE4Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood DurbinWatson stat從上表中可以看出回歸系數(shù)符合經(jīng)濟(jì)意義，而且T檢驗也通過，F(xiàn)檢驗：H0:,H1:不是所有的同時為0 (j=4)F=== (2,28)=故拒絕原假設(shè)H0:,接受對立假設(shè)H1該二元模型不存在異方差和自相關(guān)，且在95%的置信概率下，t檢驗、F檢驗均可通過，各解釋變量及總體方程的經(jīng)濟(jì)意義也完全符合要求。經(jīng)濟(jì)意義：剔除解釋變量數(shù)目和樣本容量的影響,在全國各省職工平均工資的總變差中，%可由第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例和地區(qū)人均生產(chǎn)總值作出解釋，%由第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例和地區(qū)人均生產(chǎn)總值以外的其他因素影響造成的。經(jīng)濟(jì)意義：當(dāng)?shù)貐^(qū)人均生產(chǎn)總值變化一個標(biāo)準(zhǔn)差。經(jīng)濟(jì)意義：當(dāng)?shù)貐^(qū)人均生產(chǎn)總值增加1%，%統(tǒng)計意義：當(dāng)X4變化1%，%。選擇四川省為預(yù)測對象，有關(guān)數(shù)據(jù)如下：年份人均生產(chǎn)總值（億元/萬人）第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例（%）人均工資（元/人）TX3X4（%）Y19781979198019811982198319841985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009數(shù)據(jù)來源：《四川省2008年統(tǒng)計年鑒》, 《全國2010年統(tǒng)計年鑒》(1)預(yù)測令=== *X1t+=*+at = 2 –bt =( )*( –)預(yù)測值Ft+m= at + bt*m (m為預(yù)測的超前期數(shù))期數(shù)TX3abt(m=1)11978219793198041981519826198371984819859198610198711198812198913199014199115199216199317199418199519199620199721199822199923200024200125200226200327200428200529200630200731。 由上述過程發(fā)現(xiàn)，大系數(shù)、彈性系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù)三者推導(dǎo)出的解釋變量的影響程度相同,即認(rèn)為第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例對地區(qū)人均工資的影響更為重要。經(jīng)濟(jì)意義：當(dāng)?shù)谌a(chǎn)業(yè)就業(yè)比例變化一個標(biāo)準(zhǔn)差，由以上數(shù)據(jù)比較： 由大β系數(shù)，可以看出：大，所以X4對與Y的影響重要，即認(rèn)為第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例對各省職工平均工資更重要。 (4).大β系數(shù) YX3X4 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis JarqueBera