X2、X3和X4做最小二乘回归,回归结果如下:РY=-874.0949+0.043100*X1РY=-574.6847+7.278420*X2РY=-9834.536+11.14401*X3РY=-60460527+1854499*X4Р其中,最终,教育经费投入与国内生产总值(亿元)的影响最大。因此与经验相符合,因此选择X1与Y的模型作为初始的回归模型,顺次加入其他变量进行逐步回归。Р加入X2:РY = -877.7803+0.042086*X1+0.182787*X2Р加入X3:РY =-1743.252+0.039382*X1+1.027973*X3Р加入X4:РY =-912.8825+0.042681*X1+1.559986*X4Р在加入X2、X3、X4回归后可决系数都有所提高,经对比,先保留X3,再进行三元回归РY=-2756.652+0.040807*X1-1.054061*X2+2.251681*X3РY=-2833.924+0.042738*X1-3.771392*X3-49.42492*X4Р虽然,加入X2和X4后拟合效果看上去更好,但通过观察X2和X4的P值,发现X2和X4应剔除。因此,修正后的模型为:РY =-1743.252+0.039382*X1+1.027973*X3Р由于剔除了变量X2和X4,故模型已不存在多重共线性,且各解释变量前得系数均符合经济意义,模型拟合度上升,各变量t检验值上升。在其他因素保持不变的情况下,国内生产总值每增加1亿元,普通高等学校学校数每增加一所,则最终教育经费投入消费支出总额会增加0.039382亿元,增加1.027973亿元。Р3.2 异方差检验Р异方差检验首先利用EVIEWS做出残差平方项与X1、X3的散点图4、图5所示Р Р图4 与X1的散点图图5 与X2的散点图Р(2)再利用EVIEWS进行怀特检验,结果如下:
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