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计量经济学多元线性回归模型多元线性回归模型概述当今农村农民人均纯收入与多个因素存在着紧密的联系，例如人均工资收入，人均农林牧渔产值人均生产费用支出，人均转移性和财产性收入等。本次将以安徽1995－2009年农村居民纯收入与人均工资收入，人均生产费用支出，人均转移性和财产性收入等因素的数据，通过建立计量经济模型来分析上述变量之间的关系，强调农村居民生活的重要性，从而促进全国经济的发展。模型构建过程=1\*GB1⒈变量的定义被解释变量：农民人均纯收入y解释变量：人均工资收入x1,人均农林牧渔产值x2人均生产费用支出x3人均转移性和财产性收入x4。建立计量经济模型：解释农民人均纯收入与人均工资收入，人均生产费用支出，人均转移性和财产性收入的关系=2\*GB1⒉模型的数学形式设定农民人均纯收入与五个解释变量相关关系模型，样本回归模型为：=+++++=3\*GB1⒊数据的收集该模型的构建过程中共有四个变量,分别是中国从1995－2009年人均工资收入，人均农林牧渔产值人均生产费用支出，人均转移性和财产性收入，因此为时间序列数据，最后一个即2009年的数据作为预测对比数据，收集的数据如下所示：=4\*GB1⒋用OLS法估计模型回归结果,散点图分别如下:=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与拟合优度R最大，因此将这个方程作为基本方程，然后往里加入其他变量。=2\*GB1⒉引入第二个变量引入变量后，t值3.17<临界值3.18，其系数通不过显著性检验。引入变量后，t值-0.22444<临界值3.18，其系数通不过显著性检验。引入变量后，t值2.715<临界值3.18，其系数通不过显著性检验。综上所述，本次模型只引入变量，其最终输出结果如下：模型的最终结果为＝-745.76+1.069（-7.644）（34.22）R＝0.989，＝0.988，F=1171.031,DW=1.4611一．异方差检验（怀特检验）n*R=1.935<(2)=5.99

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