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    我们建立二元回归模型y=b1+b3X3+ei,把汽车保有量作为被解释变量y,城镇人口作为解释变量X3,运行统计分析软件SPSS,将上表中数据输入界面,进行回归分析所得结果如表3.5、表3.6所示。

    表3.5

    Dependent Variable: Y Method: Least Squares

    Date: 11/28/2011 Time: 19:27 Sample: 1985 2008 Included observations: 24

    Variable b1 X3

    R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

    Coefficient -2761.142 886.2959

    Std. Error 460.0547 108.5232

    t-Statistic -6.001768 8.166877

    Prob. 0.0000 0.0000 859.0079 1184.540 15.72201 15.82018 15.74805 0.186726

    0.751967 Mean dependent var 0.740693 S.D. dependent var 603.1939 Akaike info criterion 8004544. Schwarz criterion -186.6641 Hannan-Quinn criter. 66.69788 Durbin-Watson stat 0.000000

    11 / 41

    表3.6

    Significance

    F

    1 24267552 24267552 66.69788 4.18318E-08 22 8004544 363842.9 23 32272096

    SS

    MS

    F

    =886.2959

    回归分析

    残差 总计 b3 = ?x2y?df

    ?x?y2?x22?n(?x2)2nb1 =y?b2x2=-2761.142

    ?2e =?2in?2=363842.9

    Se(b1) = Var(b1) = 460.0547 Se(b3) = Var(b2) =108.5232 t(b1) =

    b1Se(b1)b2Se(b2)

    = -6.001768

    t(b3) = =8.166877

    2?R2 = ?(y?y) =0.751967

    2?(y?y)2 R?0.740693 df=22

    模型为:y=-2761.142+886.2959X3+ei 令?=0.05,

    H0:Bi=0,Y=B1+B3X3+μi

    y=b1+b3X3+i t(bi)~ t0.1 (22)

    在?水平下,t检验的拒绝域为:〔-∞,-2.074〕和〔2.074,+∞〕 所以t(b1)、t(b3)均落在拒绝域中,拒绝原假设,即常数项和X2对于模型均有意义。

    e3.3 Y与x4的关联度分析

    选取汽车产量(万辆)汽车保有量(万辆)的统计资料,如表3.7所示。

    12 / 41

    Y对 b1、X4回归,得到如下结果:

    表3.7 我国近年(1985-2008)汽车保有量与汽车产量统计数据

    我们建立二元回归模型y=b1+b4X4+ei,把汽车保有量作为被解释变量y,汽车产量作为解释变量X4,运行统计分析软件SPSS,将上表中数据输入界面,进行回归分析所得结果如表3.8、表3.9所示。

    表3.8

    Dependent Variable: Y Method: Least Squares

    Date: 11/28/2011 Time: 19:29 Sample: 1985 2008 Included observations: 24

    Variable b1X4

    R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

    Coefficient -293.6910 4.327902

    Std. Error 59.30625 0.158120

    t-Statistic -4.952109 27.37108

    Prob. 0.0001 0.0000 859.0079 1184.540 13.55933 13.65750 13.58537 1.016167

    0.971472 Mean dependent var 0.970175 S.D. dependent var 204.5676 Akaike info criterion 920653.9 Schwarz criterion -160.7120 Hannan-Quinn criter. 749.1759 Durbin-Watson stat 0.000000

    13 / 41

    表3.9

    回归分析 残差 总计 b4 = ?x2y?2df SS MS F

    Significance

    F

    1 31351442 31351442 749.1759 1.73585E-18 22 920653.9 41847.91 23 32272096

    ?x?yn(?x2)2n =4.327902

    ?x22?b1 =y?b2x2=-293.6910

    ?2e =?2in?2=41847.91

    Se(b1) = Var(b1) =59.30625 Se(b4) = Var(b2) =0.158120 t(b1) =

    b1Se(b1)b2Se(b2)2

    = -4.952109

    t(b4) = =27.37108

    ?R2 = ?(y?y) = 0.971472

    2?(y?y)2 R?0.970175 df = 22

    y=b1+b2X5+ei t(bi)~ t (22)

    在?水平下,t检验的拒绝域为:〔-∞,-2.074〕和〔2.074,+∞〕 所以t(b1)、t(b4)均落在拒绝域中,拒绝原假设,即常数项和X2对于模型均有意义。

    平均而言,在其他条件不变的情况下,城镇居民可支配收入每变动一个单位,将引起汽车保有量变动4.327902个单位。并且,该模型反映了97.1472 %的真实情况。

    0.1模型为:y=-293.6910+4.327902X4+ei 令?=0.05,

    H0:Bi=0,Y=B1+B2X5+μi

    14 / 41

    3.4Y与X5的关联度分析

    选取汽车产量(万辆)Y、公路长度(万公里)X5的统计资料,如表3.10所示, Y对b1、X5回归,得到如下结果:

    表3.10 我国近年(1985-2008)汽车保有量与公路长度统计数据

    我们建立二元回归模型y=b1+b5X5+ei,把汽车保有量作为被解释变量y,公路长度(万公里)作为解释变量X5,运行统计分析软件SPSS,将上表中数据输入界面,进行回归分析所得结果如表3.11、表3.12所示。

    表3.11

    Dependent Variable: Y Method: Least Squares

    Date: 11/28/2011 Time: 19:31 Sample: 1985 2008 X2luded observations: 24

    Variable b1X5

    R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression

    Coefficient -2646.731 25.19011

    Std. Error 324.7897 2.231947

    t-Statistic -8.149060 11.28616

    Prob. 0.0000 0.0000 859.0079 1184.540 15.20077

    0.852722 Mean dependent var 0.846028 S.D. dependent var 464.8053 Akaike info criterion

    15 / 41

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