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实验五 多元线性回归模型实验目的：1掌握用excel一次性算出回归模型参数的方法和步骤； 2正确分析输出结果并得出正确的回归模型。实验内容：某省19781989年消费基金、国民收入使用额和平均人口资料如表5.1所示。试配合适当的回归模型并进行各种检验；若1990年该省国民收入使用额为67十亿元，平均人口为58百万人，当显著性水平0.05时，试估计1990年消费基金的预测区间。表5.1 某省19781989年消费基金、国民收入使用额和平均人口资料年份消费基金(十亿元国民收入使用额(十亿元)平均人口数(百万人)1978197919801981198219831984198519861987198819899.09.510.010.612.416.217.720.121.825.331.336.012.112.916.814.816.420.924.228.130.135.848.554.848.2048.9049.5450.2551.0251.8452.7656.3954.5555.3556.1656.98操作步骤： 1.在excel的工作表中输入如表5.1所示的消费基金（十亿元）、国民收入使用额（十亿元）和平均人口数（百万人）的样本数据。2.点击“工具数据分析回归”，在Y值输入区域，拖动鼠标选择Y样本值A3:A14，在X值输入区域，拖动鼠标选择X样本值B3:C14，如图5.1所示。图5.1 应用excel“数据分析”功能求多元线性回归的有关参数 4.点击图5.1所示中的确定，弹出多元回归分析有关参数的窗口，如图5.2所示。图5.2 应用excel“数据分析”功能求多元线性回归的有关参数结果分析：“回归统计”中Multiple R为复相关系数；R Square为可决系数R2；Adjusted为修正的可决系数；“标准误差”为的点估计值，该值在求Y的预测区间和控制范围时要用到。方差分析表中Singnificance F为对回归方程检验所达到的临界显著性水平，即P值；SS 为平方和；df 是自由度；P-value 为P 值，即所达到的临界显著水平。图5.2 中最后部分给出的是各回归系数及对回归系数的显著性检验结果。Intercept为截距，即常数项；Coefficients为回归系数；“标准误差”为对各个回归系数标准差的估计；t Stat为对回归系数进行t检验时t统计量的值。下限95%和上限95%分别给出了各回归系数的95%置信区间。由图5.2的输出结果，可以得到本例中的回归系数为=-20.6035,=0.5408, =0.4693。故所求回归方程为 =-20.6035+0.5408+0.4693由方差分析表，回归方程检验的P值为3.63338E10，因而回归方程是极高度著的，再由
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