多元回归分析案例

S,RSS和的结果如表引入不同解释变量时的ESS,RSS,引入解释变量回归平方和ESS残差平方和RSS判定系数=175.844337.95517,=0.822473=87.21383RSS=126.5859=0.407923=180.1995=33.60087=0.842840,=182.895230.90454=0.855451,=199.384514.41684=0.932569,=186.1663=27.63290=0.870753=201.319812.48060=0.941625由Eviews可得,只引入一个解释变量,,时的F统计量分别为=83.39325,=12.40147,=96.53269,由,和都大于临界值,所以如果单独用,或作解释变量都显著,如果引入两个解释变量,显然引入,的结果最好,如果引入三个解释变量无论最后引入哪个解释变量结果都显著,因此最后确定引入三个解释变量,相应的回顾方程为:=15.77177+0.000392+0.050364-0.005881=0.941625=0.930680模型预测设20XX年国民总收入为295267亿元,居民消费价格指数增长率为2.1%,人均GDP为21427元,将值代入样本回归方程,得到1998年的各项税收总量预测值的点估计值:15.77177+0.000392*295267+0.050364*0.021-0.005881*21427(亿元),实际人口自然增长率为5.51%。五、模型总结=15.77177+0.000392+0.050364-0.005881(18.99364)(4.407392)(1.575515)(-4.859971)0.9416250..930680F=86.02977DW=0.568510上述回归结果基本上消除了多重共线性,拟合优度较高,整体效果的F检验通过,其解释变量X的t检验均较为显著。