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在回归方程中有Forecast，残差立为yfse，点击ok后自动得到下图 在上方空白处输入ls y c s---之后点击proc中的forcase根据公式Y0?E(Y|X0)得到2015估计量 ^文档大全
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四、实验结果及分析（将本问题的回归模型写出，并作出经济意义检验、统计检验） 回归模型为： y?=-8373.702+0.4167x 经济意义：斜率系数0.4167表示在其他条件保持不变的情况下，GDP收入每增加1亿元，社会消费品零售总额平均增加0.4167亿元。截距表示，当GDP为0时，社会消费品总额大约为-8373.702 统计检验——变量的显著性检验 （1）置信区间法 文档大全
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在GDP-社会消费品总量一例中，共有15个观察差值，因而自由度为（15-2）=13。假定 ，显著水平或犯第一类错误的概率为5%。由于备择假设是双边的，根据书中附录E中表E-2的t分布表得:Pr(|t|>1.725=0.10) P(-1.771≤t≤1.771)=0.95 即t值（自由度为13）位于上、下限（-1.771，1.771）之间的概率为95%，这个上、下限就是临界t值，代入公式可得： P?b2?1.771se?b2??B2?b2?1.771se?b2??=0.95 （2）显著性水平法 T= （3）P值检验 p<0.01.p值越小，拒绝原假设检验的理由就越充分，结果越显著 拟合优度检验 估计量-假设值0.416716??38.735453 估计量的标准误差0.010758根据数据得r^2=1-0.991410 因为r^2的最大值为1，通过数据计算的r^2的值非常接近1，表明拟合程度非常高 文档大全
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《计量经济学》eviews实验报告材料一元线性回归模型详解
