我國各地區(qū)職工工資的影響因素分析(編輯修改稿)
2025-08-23 15:04 本頁面
【文章內容簡介】 X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid94291129 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)顯然由于變量過多，不可避免的可能存在共性線、異方差、自回歸、自相關等問題，因此我們接下來對模型進行逐步的修正。（二） 模型修正： 通過對XXX3…….X1X14作相關性分析，得到R（XX13）=，R(X3,X14)=,R(X3,X7)=,R(X4,X12)=,R(X13,X14)=,R(X14,X6)=,R(X3,X7)=, 都屬于相關系數相當高的,再結合實際意義,我們都知道,教育經費與各地區(qū)高校數和高校在校人數有很強的關系,再對X3,X13,X14作簡單回歸,得Dependent Variable: X3Method: Least SquaresDate: 12/13/05 Time: 20:09Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX13X14Rsquared Mean dependent var1767751.Adjusted Rsquared . dependent var1192864.. of regression Akaike info criterionSum squared resid+13 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)上式中可決系數較小,且P值過大,t值也不顯著,所有說X3不能由X13和X14替代,由實際意思也知道,教育經費除與學校數,學生數相關外,還與學校等級,學校所在地區(qū)經濟狀況相關,所以我們要保留X3。再對X1X14作回歸Dependent Variable: X14Method: Least SquaresDate: 12/13/05 Time: 20:18Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX13Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)并綜合考慮,決定舍棄X14（即各地區(qū)高校數）,因為在當前中國大學高校普遍擴招的情況下,每個學校的學生人數都幾乎在一個水平上,所有X14可以由X13間接表示，從上表中也可以看出這點，所以最終保留X13。這一步我們去掉了X14一個變量。雖然其余幾對變量的相關系數也較高，但它們之間沒有直接的因果關系，所以暫時保留。把三個關于交通發(fā)展程度的變量都考慮進來顯得過余冗雜，所以我們構造新變量X15=X9+X10+X11，名為交通發(fā)達程度（公里）。至此，剩下的變量仍然有11個，仍然過多，所以我們要繼續(xù)篩選，此時再對剩下的變量作回歸，結果如下圖：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/13/05 Time: 20:29Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX1X2X3
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