是否满足?。Р(6)根据你的判断,模型中是否存在多重共线性?Рd<-lm(计划面积~家庭收入+常住人口+现住面积,data=T)Рsummary(d)Р(1)根据输出结果:回归方程为y=84.0016537+0.0003418x1 -4.8387206x2+0.4527730x3Рx1的回归系数为0.0003418,其含义是:当x2、x3 保持不变时,x1(家庭收入)每增加1元,因变量y(计划面积)平均增加0.0003418平米。Рx2的回归系数为-4.8387206,其含义是:当x1、x3 保持不变时,x2(常住人口)每增加1人,因变量y(计划面积)平均减少4.8387206平米。Рx3的回归系数为0.4527730,其含义是:当x1、x2 保持不变时,x3(现住面积)每增加1平米,因变量y(计划面积)平均增加0.4527730平米。Р(2)根据输出结果:修正的判定系数为0.2289。修正的R2值=22.89%,说明模型与数据拟合的不够好,在计划面积的变动中,有22.89%是由家庭收入、常住人口和现住面积的多元线性回归方程所解释的。本回归方程拟合的不好,需要增加自变量。Р标准回归误差是25.95,表示用估计的回归方程预测y时,预测误差的相对大小为25.95。Р(3)整体性检验:H0:β1=β2=β3=0; H0:β1、β2、β3至少有一个不等于0。Р根据输出结果,通过F检验得出F值为83.21,P值非常小,拒绝原假设。Р(4)显著性检验:使用t检验的方法,H0:βi = 0;?H1:βi ≠ 0。Р对于自变量x1(家庭收入):t值为6.663,P值小于0.05,拒绝原假设。β1显著。Р对于自变量x2(常住人口):t值为-5.435,P值小于0.05,拒绝原假设。β2显著。Р对于自变量x3(现住面积):t值为11.116,P值小于0.05,拒绝原假设。β3显著。Р基本假定:
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