【正文】 Time: 15:20Sample: 1 22Included observations: 22VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.HannanQuinn criter.FstatisticSchwarz criterionLog likelihoodAkaike info criterionSum squared resid. dependent var. of regressionMean dependent varAdjusted RsquaredCX2RsquaredDurbinWatson statProb(Fstatistic)有上可知，關系式為y=+②關于人均壽命與成人識字率的關系，用Eviews分析如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 15:01Sample: 1 22Included observations: 22VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.HannanQuinn criter.FstatisticSchwarz criterionLog likelihoodAkaike info criterionSum squared resid. dependent var. of regressionMean dependent varAdjusted RsquaredCX1Rsquared 專業(yè)資料整理分享 第二章 簡單線性回歸模型（1） ①首先分析人均壽命與人均GDP的數(shù)量關系，用Eviews分析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 14:37Sample: 1 22Included observations: 22VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. 對于回歸系數(shù)的t檢驗：t（β1）=(20)=，對斜率系數(shù)的顯著性檢驗表明，人均GDP對人均壽命有顯著影響。對于回歸系數(shù)的t檢驗：t（β2）=(20)=，對斜率系數(shù)的顯著性檢驗表明，成人識字率對人均壽命有顯著影響。 對于回歸系數(shù)的t檢驗：t（β3）=(20)=，對斜率系數(shù)的顯著性檢驗表明，一歲兒童疫苗接種率對人均壽命有顯著影響。2）對于回歸系數(shù)的t檢驗：t（β2）=(31)=，對斜率系數(shù)的顯著性檢驗表明，全省生產(chǎn)總值對財政預算總收入有顯著影響。（2）當x=32000時，①進行點預測，由上可知Y=—，代入可得：Y= Y=*32000—=②進行區(qū)間預測：先由Eviews分析：XYMedianMinimumSkewnessJarqueBeraSum+09Observations33由上表可知，∑x2=∑（Xi—X）2=δ2x(n—1)= )2=當Xf=32000時，將相關數(shù)據(jù)代入計算得到：—√1/33+≤Yf≤+√1/33+即Yf的置信區(qū)間為（—, +）(3) 對于浙江省預算收入對數(shù)與全省生產(chǎn)總值對數(shù)的模型，由Eviews分析結果如下：Dependent Variable: LNYMethod: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 18:04Sample (adjusted): 1 33Included observations: 33 after adjustmentsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.LNXCRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)①模型方程為：lnY=②由上可知，模型的參數(shù)：，③關于浙江省財政預算收入與全省生產(chǎn)總值的模型，檢驗其顯著性：1），說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合較好。④經(jīng)濟意義：全省生產(chǎn)總值每增長1%，%（1）對建筑面積與建造單位成本模型，用Eviews分析結果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 20:11Sample: 1 12Included observations: 12VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.XCRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)由上可得：建筑面積與建造成本的回歸方程為：Y=（2）經(jīng)濟意義：建筑面積每增加1萬平方米。MeanMaximumStd. Dev.JarqueBeraSumObservations12由上表可知，∑x2=∑（Xi—X）2=δ2x(n—1)= )2=當Xf=，將相關數(shù)據(jù)代入計算得到：—√1/12+≤Yf≤+√1/12+即Yf的置信區(qū)間為（—, +）（1）①對百戶擁有家用汽車量計量經(jīng)濟模型，用Eviews分析結果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/15 Time: 20:59Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.X2X3X4CRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)②得到模型得：Y=+　 X4③對模型進行檢驗：1） ，說明模型對樣本擬合較好2） F檢驗，F(xiàn)=F（3,27）=，回歸方程顯著。④依據(jù)：1） 可決系數(shù)越大，說明擬合程度越好2） F的值與臨界值比較，若大于臨界值，則否定原假設，回歸方程是顯著的；若小于臨界值，則接受原假設，回歸方程不顯著。（2）經(jīng)濟意義：人均ＧＤＰ增加１萬元，城鎮(zhèn)人口比重增加１個百分點，交通工具消費價格指數(shù)每上升１。（１）對出口貨物總額計量經(jīng)濟模型，用Eviews分析結果如下：：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/24/15 Time: 08:23Sample: 1994 2011Included observations: 18VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.X2X3CRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid8007316.Schwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.FstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)①由上可知，模型為：Y = + ②對模型進行檢驗： 1），說明模型對樣本擬合較好2）F檢驗，F(xiàn)=F（2,15）=，回歸方程顯著3）t檢驗，大于t（15）=，系數(shù)是顯著的，小于t（15）=，說明此系數(shù)是不顯著的。2）F檢驗，F(xiàn)= F（2,15）=，回歸方程顯著。（3）①（1）式中的經(jīng)濟意義：工業(yè)增加1億元，人民幣匯率增加1。2）F檢驗，F(xiàn)= F（2,15）=，回歸方程顯著。③經(jīng)濟意義：家庭月平均收入增加1元，戶主受教育年數(shù)增加1年。回歸系數(shù)與被解釋變量的殘差系數(shù)是一樣的，它們的變化規(guī)律是一致的。②評價：1） ，數(shù)據(jù)相當大，可以認為擬合程度很好。（3）根據(jù)Eviews分析得到數(shù)據(jù)如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/24/15 Time: 10:20Sample: 1994 2011Included observations: 18VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.X5X6CRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent