0.1965) (0.03858) (0.3159) (0.0079)РT = (-4.956915) (-2.0587) (6.3402) (3.4912) (-2.5369)(-1.3830)(-0.7974)Р=0.985165 =0.978319 DF=20 DW=1.617079 F=143.8886Р第一行括号是估计标准差,第二行为假设相关总体系数为零下的t值,Р回归结果的解释:Р实际结果与预测结果大致相同,第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重与农民收入是反向相关的,农作物耕种面积、农村用电量与农民收入是正向相关的,农村用电量与农民收入是正向相关的。农业劳动人口、成灾面积与农民收入都是反向相关的。Р但是农业财政支出与农民收入呈不明显的反相关,原因可能如下:1.农业财Р政支出不会导致农民收入增加(可能性不大);2.样本容量太小不能说明两个之间的关系。但是至少可以说明农业财政支出的增加并不能导致农民收入的显著增加。Р 斜率系数表明,第二、三产业从业人数占社会从业人数的比重对农民人均纯收入的影响最大。负的截距项没有实际经济意义。的值很高,为0.985165。Р六.模型的检验Р1.显著性检验法Рt检验的来历,当总体呈正态分布,如果总体标准差未知,而且样本容量<30,那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈分布。检验是用分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。Р⑴. t检验Р各变量系数t值统计表如下:Р现在我们要检验:回归方程中的各项系数是否是统计显著的呢?Р假设:Р本例中自由度为14。假设显著性水平α为10%,则单边检验的临界t值为: Р=1.761Р则β5、β6 不能通过t检验,即不能拒绝X5、X6对我国农民人均收入没有影响的虚拟假设,但是考虑到x5所对应的I t I=1.383089725 > 1,因此我们只删除变量X6。
全文预览
