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第二章简单线性回归模型 2.1
（1）①首先分析人均寿命与人均GDP的数量关系，用Eviews分析： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/27/14 Time: 21:00 Sample: 1 22 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 56.64794 1.960820 28.88992 0.0000 X1 0.128360 0.027242 4.711834 0.0001 R-squared 0.526082 Mean dependent var 62.50000
Adjusted R-squared 0.502386 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.116881 Akaike info criterion 6.849324 Sum squared resid 1013.000 Schwarz criterion 6.948510 Log likelihood -73.34257 Hannan-Quinn criter. 6.872689 F-statistic 22.20138 Durbin-Watson stat 0.629074 Prob(F-statistic) 0.000134
有上可知，关系式为y=56.64794+0.128360x1
②关于人均寿命与成人识字率的关系，用Eviews分析如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 21:10 Sample: 1 22 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 38.79424 3.532079 10.98340 0.0000 X2 0.331971 0.046656 7.115308 0.0000 R-squared 0.716825 Mean dependent var 62.50000
Adjusted R-squared 0.702666 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 5.501306 Akaike info criterion 6.334356 Sum squared resid 605.2873 Schwarz criterion 6.433542 Log likelihood -67.67792 Hannan-Quinn criter. 6.357721 F-statistic 50.62761 Durbin-Watson stat 1.846406 Prob(F-statistic) 0.000001
由上可知，关系式为y=38.79424+0.331971x2
③关于人均寿命与一岁儿童疫苗接种率的关系，用Eviews分析如下：
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Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 21:14 Sample: 1 22 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 31.79956 6.536434 4.864971 0.0001 X3 0.387276 0.080260 4.825285 0.0001 R-squared 0.537929 Mean dependent var 62.50000
Adjusted R-squared 0.514825 S.D. dependent var 10.08889 S.E. of regression 7.027364 Akaike info criterion 6.824009 Sum squared resid 987.6770 Schwarz criterion 6.923194 Log likelihood -73.06409 Hannan-Quinn criter. 6.847374 F-statistic 23.28338 Durbin-Watson stat 0.952555 Prob(F-statistic) 0.000103
由上可知，关系式为y=31.79956+0.387276x3
（2）①关于人均寿命与人均GDP模型，由上可知，可决系数为0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：t（β1）=4.711834>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验表明，人均GDP对人均寿命有显著影响。
②关于人均寿命与成人识字率模型，由上可知，可决系数为0.716825，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：t（β2）=7.115308>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验表明，成人识字率对人均寿命有显著影响。
③关于人均寿命与一岁儿童疫苗的模型，由上可知，可决系数为0.537929，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验：t（β3）=4.825285>t0.025(20)=2.086，对斜率系数的显著性检验表明，一岁儿童疫苗接种率对人均寿命有显著影响。
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2.2 （1）
①对于浙江省预算收入与全省生产总值的模型，用Eviews分析结果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/03/14 Time: 17:00 Sample (adjusted): 1 33 Included observations: 33 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 0.176124 0.004072 43.25639 0.0000 C -154.3063 39.08196 -3.948274 0.0004 R-squared 0.983702 Mean dependent var 902.5148
Adjusted R-squared 0.983177 S.D. dependent var 1351.009 S.E. of regression 175.2325 Akaike info criterion 13.22880 Sum squared resid 951899.7 Schwarz criterion 13.31949 Log likelihood -216.2751 Hannan-Quinn criter. 13.25931 F-statistic 1871.115 Durbin-Watson stat 0.100021 Prob(F-statistic) 0.000000
②由上可知，模型的参数：斜率系数0.176124，截距为—154.3063
③关于浙江省财政预算收入与全省生产总值的模型，检验模型的显著性： 1）可决系数为0.983702，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
2）对于回归系数的t检验：t（β2）=43.25639>t0.025(31)=2.0395，对斜率系数的显著性检验表明，全省生产总值对财政预算总收入有显著影响。
④用规范形式写出检验结果如下：
Y=0.176124X—154.3063
(0.004072) (39.08196)
t= (43.25639) （-3.948274） R2=0.983702 F=1871.115 n=33
⑤经济意义是：全省生产总值每增加1亿元，财政预算总收入增加0.176124亿元。
（2）当x=32000时，
①进行点预测，由上可知Y=0.176124X—154.3063，代入可得： Y= Y=0.176124*32000—154.3063=5481.6617
②进行区间预测： 先由Eviews分析：
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Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Sum Sum Sq. Dev. Observations X 6000.441 2689.280 27722.31 123.7200 7608.021 1.432519 4.010515 12.69068 0.001755 198014.5 1.85E+09 33 Y 902.5148 209.3900 4895.410 25.87000 1351.009 1.663108 4.590432 18.69063 0.000087 29782.99 58407195 33 由上表可知，
∑x2=∑（Xi—X）2=δ2x(n—1)= 7608.0212 x (33—1)=1852223.473 (Xf—X)2=(32000— 6000.441)2=675977068.2 当Xf=32000时，将相关数据代入计算得到：
5481.6617—2.0395x175.2325x√1/33+1852223.473/675977068.2≤ Yf≤5481.6617+2.0395x175.2325x√1/33+1852223.473/675977068.2
即Yf的置信区间为（5481.6617—64.9649, 5481.6617+64.9649）
(3) 对于浙江省预算收入对数与全省生产总值对数的模型，由Eviews分析结果如下： Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 12/03/14 Time: 18:00 Sample (adjusted): 1 33 Included observations: 33 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNX 0.980275 0.034296 28.58268 0.0000 C -1.918289 0.268213 -7.152121 0.0000 R-squared 0.963442 Mean dependent var 5.573120
Adjusted R-squared 0.962263 S.D. dependent var 1.684189 S.E. of regression 0.327172 Akaike info criterion 0.662028 Sum squared resid 3.318281 Schwarz criterion 0.752726 Log likelihood -8.923468 Hannan-Quinn criter. 0.692545 F-statistic 816.9699 Durbin-Watson stat 0.096208 Prob(F-statistic) 0.000000
①模型方程为：lnY=0.980275lnX-1.918289