基于多元線性回歸模型的影響居民消費水平相關(guān)因素分析(編輯修改稿)
2025-07-19 20:26 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 60。*X1+*X2+*X3+*X4+*X5+*X6(t)()()()()()()()R2=6原假設(shè)H0:β1=0H1:β2185。0由回歸結(jié)果知tx1==，故拒絕原假設(shè)，X1能顯著的解釋居民消費水平Y(jié)；同理，XX3的t值分別為()、()都比顯著性水平a=，n=33，k=6下得到的臨界值(3361)=要小，故接受原假設(shè)，XX3不能顯著的解釋居民消費水平Y(jié)；XXX6的t值都比顯著性水平a=，n=33，k=6下得到的臨界值(3361)=要大，故拒絕原假設(shè)，XXX6能顯著的解釋居民消費水平Y(jié)其中R2=,說明被解釋變量Y的變差被模型解釋的比例為，因此樣本回歸直線擬合度很好，但解釋變量X2和X3的t檢驗不能通過，不能顯著解釋居民消費水平Y(jié)，可知此模型存在多重共線性。7（4）計量經(jīng)濟模型的檢驗與克服（）多重共線性通過eviews5查看各變量之間的相關(guān)系數(shù)，如下表：cor(Y,X1)=,cor(Y,X2)=,cor(Y,X4)=cor(Y,X5)=,cor(Y,X6)=,由上式知Y與XXXXX6的相關(guān)系數(shù)都大于，相關(guān)程度比較高，Y與X1的相關(guān)程度最高，達到了（）多重共線性的克服利用eviews5分別將Y對XXX3、XXX6回歸，Y對X1進行線性回歸得到RX12=同理，Y分別XXXXX6進行線性回歸，擬合優(yōu)度分別為：8RX2=,RX3=,RX4=RX5=,RX6=2 2 2
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