一元回归案例数据.docx

：用回归模型预测木材剩余物（file:b1c3）
林区位于省东北部。，。
%，是我国主要的木材工业基地之一。1999年林区木材采伐量为5的标准差（.,即均方误差的算术根？）、残差平方和、对数极大似然函数值（第2章介绍）、DW统计量的值、被解释变量的平均数（y）、被解释变量的标准差（s（yt））、赤池（Akaike）信息准则（是一个选择变量最优滞后期的统计量）、施瓦茨（Schwatz）准则（是一个选择变量最优滞后期的统计量）、F统计量（第3章介绍）的值以及F统计量取值大于该值的概率。
注意：。。
根据EViews输出结果（）,写出OLS估计式如下：
?t=-+（）（-）（）R2=,.=。，即?=JQ2/（162）。R2是可决系数。R2=。yt变差的91%由变量xt解释。检验回归系数显著性的原假设和备择假设是（给定=）H0：1=0;Hi：10V®忡。』°^博幻［Print仙Mi司Fr曲wa）［［For凸身上［［沮叫庭或出）
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因为t=>(14)=，所以检验结果是拒绝1=0,即认为年木材剩余物和年木材采伐量之间存在回归关系。上述模型的经济解释是，对于林区每采伐1m3木材，。
。Actual表示yt的实际观测值，Fitted表示yt的拟合值队,Residual表示残差氓。残差图中的两条虚线与中心线的距离表示残差的一个标准差，.。
通过残差图可以看到，大部分残差值都落在了正、负一个标准差之。
估计1的置信区间。由?11t=P{(14)}=(?1)得?(14)s(?i)
1的置信区间是[?1-(14)s