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計量經濟學多元線性回歸模型多元線性回歸模型概述當今農村農民人均純收入與多個因素存在著緊密的聯系，例如人均工資收入，人均農林牧漁產值人均生產費用支出，人均轉移性和財產性收入等。本次將以安徽1995－2009年農村居民純收入與人均工資收入，人均生產費用支出，人均轉移性和財產性收入等因素的數據，通過建立計量經濟模型來分析上述變量之間的關系，強調農村居民生活的重要性，從而促進全國經濟的發展。模型構建過程=1\*GB1⒈變量的定義被解釋變量：農民人均純收入y解釋變量：人均工資收入x1,人均農林牧漁產值x2人均生產費用支出x3人均轉移性和財產性收入x4。建立計量經濟模型：解釋農民人均純收入與人均工資收入，人均生產費用支出，人均轉移性和財產性收入的關系=2\*GB1⒉模型的數學形式設定農民人均純收入與五個解釋變量相關關系模型，樣本回歸模型為：=+++++=3\*GB1⒊數據的收集該模型的構建過程中共有四個變量,分別是中國從1995－2009年人均工資收入，人均農林牧漁產值人均生產費用支出，人均轉移性和財產性收入，因此為時間序列數據，最后一個即2009年的數據作為預測對比數據，收集的數據如下所示：=4\*GB1⒋用OLS法估計模型回歸結果,散點圖分別如下:=33.632+0.659+0.59-0.274+0.152d.f.=10,R=0.997116,Se=(186.261)(0.1815(0.1245)(0.2037)(0.5699)t=(0.1805)(3.632)(4.741)(-1.347)(2.674)可以看出，Y與擬合優度R最大，因此將這個方程作為基本方程，然后往里加入其他變量。=2\*GB1⒉引入第二個變量引入變量后，t值3.17<臨界值3.18，其系數通不過顯著性檢驗。引入變量后，t值-0.22444<臨界值3.18，其系數通不過顯著性檢驗。引入變量后，t值2.715<臨界值3.18，其系數通不過顯著性檢驗。綜上所述，本次模型只引入變量，其最終輸出結果如下：模型的最終結果為＝-745.76+1.069（-7.644）（34.22）R＝0.989，＝0.988，F=1171.031,DW=1.4611一．異方差檢驗（懷特檢驗）n*R=1.935<(2)=5.99

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