【正文】 Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)，表示該地區(qū)某農(nóng)產(chǎn)品收購量隨著銷售量的增加而增加，=。該回歸方程系數(shù)的符號和大小均符合經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)際情況。顯著性水平=，查自由度v=3031=27，的F分布表的臨界值(3，27)=，F(xiàn)=b．回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) t檢驗(yàn)：顯著性水平=，查自由度v=3031=26的t分布表的臨界值t(26)=，t=t(26)，所以顯著不為零，即銷售量對農(nóng)產(chǎn)品收購量有顯著影響；t=t(26)，所以顯著不為零，即出口量對農(nóng)產(chǎn)品收購量有顯著影響；t=于是，建立回歸模型時(shí)，庫存量可以不予考慮。同樣，=，表示模型擬合度一般。（）（）:=，皮鞋銷售額的年增長率為28％。T=10，Lny=F檢驗(yàn)： 假設(shè): ：至少有一個(gè)不等于零（i=1,2,3）r=，因此，樣本回歸方程的擬合優(yōu)度是很高的。F(3，13)=,所以否定，說明回歸方程在總體上是顯著的。經(jīng)濟(jì)意義分析：%，%，%，%。 F檢驗(yàn)： 假設(shè): ：至少有一個(gè)不等于零（i=1,2,3）r=，因此，樣本回歸方程的擬合優(yōu)度是很高的。F(3，14)=,所以否定，說明回歸方程在總體上是顯著的。經(jīng)濟(jì)意義分析：%，%，%。F檢驗(yàn)： 假設(shè): ：r=，因此，樣本回歸方程的擬合優(yōu)度是很低的。即實(shí)際貨幣存量和長期利率之間的關(guān)系是不存在線性的。實(shí)驗(yàn)八P133第五章第2題Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/24/13 Time: 09:44Sample: 1 29Included observations: 29VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CXRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic) F=（1） 斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)Xx的等級殘差殘差的等級等級差等級差的平方35472620636276921210023341477491957418141961893187492314132298119533411196051498142972817111212774221574936262723416224811110100283923101316919192200251518279811963633924501713416268820266364632291217289289524195253072252500242115161123131293926531961316921028539200371141621279281936121711024141962423162913169等級差平方和2334R=1假設(shè)： ：r~N（0，）=N（0，）Z==*=給定顯著性水平，查正太分布表，得，因?yàn)閆=，所以拒絕原假設(shè),接受，即等級相關(guān)系數(shù)是顯著的，說明城鎮(zhèn)居民人均生活費(fèi)模型的隨機(jī)誤差存在異方差。 殘差與X的散點(diǎn)圖（3）Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/26/13 Time: 10:32Sample: 1 29Included observations: 29VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CXRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)White檢驗(yàn)White Heteroskedasticity Test:Fstatistic ProbabilityObs*Rsquared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/26/13 Time: 10:34Sample: 1 29Included observations: 29VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CXX^2Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid+08 Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic) （） （） （） T=29所以該回歸模型不存在異方差。構(gòu)造F統(tǒng)計(jì)量給出顯著性水平=，查F分布表=9，因?yàn)镕=，所以接受原假設(shè)，即城鎮(zhèn)居民人均生活費(fèi)計(jì)量模型的隨機(jī)誤差不存在異方差。（2）殘差圖LM檢驗(yàn)BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test:Fstatistic ProbabilityObs*Rsquared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 16:38Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CXRESID(1)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)Obs*RsquaredLM（BG）自相關(guān)檢驗(yàn)輔助回歸式估計(jì)結(jié)果是=20*=假設(shè) 至少一個(gè)不等于0。（4）已知DW=，若給定，查表得DW檢驗(yàn)臨界值。估計(jì)得自相關(guān)系數(shù)。令 以、（1976~1994年）為樣本再次回歸，得Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 12/06/13 Time: 16:09Sample(adjusted): 1976 1994Included observations: 19 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX1Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic) （）（）DW=，查臨界值表，若給定，查表得DW檢驗(yàn)臨界值。殘差圖如下：殘差圖%。（2）LM檢驗(yàn)：BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test:Fstatistic ProbabilityObs*Rsquared ProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 12/09/13 Time: 08:51Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. C