1 •最小二乘法对随机误差项U作了哪些假定？说明这些假定条件的意义。
答：假定条件：
(1) 均值假设：E(U i)=0,i=1,2,…；
⑵同方差假设：Var(U i)=E[U i-E(U i)]2=E(U i2)= %2,i=1,2,…；
⑶序列不相关假设：Cov(u i,U j)=E[u「E(U i)][U j-E(U j)]=E(u U j)=0,i 丰j,i,j=1,2,…；
(4) Cov(U i,X i)=E[U i-E(U i)][X i-E(X i)]=E(U i X i)=0；
(5) U i服从正态分布，U i〜N(0, %2)。
意义：有了这些假定条件，就可以用普通最小二乘法估计回归模型的参数。
2 •阐述对样本回归模型拟合优度的检验及回归系数估计值显著性检验的步骤。答：样本回归模型拟合优度的检验：可通过总离差平方和的分解、样本可决系数、样本相关系数来检验。
回归系数估计值显著性检验的步骤：
(1) 提出原假设H o : 3i=0 ；
⑵备择假设H i : 31* 0 ；
⑶计算t= 3/S 31；
⑷给出显著性水平a查自由度v=n-2的t分布表，得临界值t a/2(n-2)；
⑸作出判断。如果|t|t «/2(n-2)，拒绝H0，接受比：3工0，表明X对Y有显著影响。
4•试说明为什么刀e i2的自由度等于n-2。答：在模型中，自由度指样本中可以自由变动的独立不相关的变量个数。当有约束条件时，自由度减少，其计算公式：自由度=样本个数-受约束条件的个数，即df=n-k 。一元线性回归中SSE残差的平方和，其自由度为n-2,因为计算残差时用到回归方程，回归方程中有两个未知参数30和31，而这两个参数需要两个约束条件予以确定，由此减去2，也即其自由度为n-2。
5•试说明样本可决系数与样本相关系数的关系及区别，以及样本相关系数与 3 S的关系。答：样本相关系数r的数值等于样本可决系数的平方根，符号与3相同。但样本相关系数与样本可决系数在概念上有明显的区别，r建立在相关分析的理论基础之上，研究两个随机变
量X与Y之间的线性相关关系；样本可决系数r2建立在回归分析的理论基础之上，研究非随
机变量X对随机变量Y的解释程度。
6.已知某市的货物运输量Y(万吨)，国内生产总值GDP(亿元，1980年不变价)1985~1998年的样本观测值见下表(略)。
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/07/16 Time: 00:47
Sample: 1985 1998
Included observations: 14
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 12596.27 1244.567 10.12101 0.0000
GDP 26.95415 4.120300 6.541792 0.0000
R-squared 0.781002 Mean dependent var 20168.57
Adjusted R-squared 0.762752 S.D. dependent var 3512.487
S.E. of regression 1710.865 Akaike info criterion 17.85895
Sum squared resid 35124719 Schwarz criterion 17.95024
Log likelihood -123.0126 Hannan-Quinn criter. 17.85050
F-statistic 42.79505 Durbin-Watson stat 0.859998
Prob(F-statistic) 0.000028
(1) 一元线性回归方程Y t=12596.27+26.95415GDP
(2) 对回归方程的结构分析
S =26.95是样本回归方程的斜率，它表示某市的边际货运运输倾向，说明年GDP每增加一亿元就增加26.95万吨的货物运输量；5=12596.27是样本回归方程的截距，它表示不受GDP影响的货物运输量；-0的符号和大小均符合经济理论和目前某市的实际情况。
(3) 统计检验
2 2 ________________ __
r检验：r =0.78，说明总离差平方和的78%被样本回归直线解释了，有22%未被解释，样本回归直线对样本点到拟合优度比较好。
显著性水平G =0.05，查自由度v=14-2=12的t分布表，得临界值t0.025 (12)=2.18 t0=10.1>t 0.025 (12)，t1=6.5>t 0.025 (12)，回归系数显著不为零，回归模型中应包含常数项，GDP 对Y有显著影响。
⑷预测区间1980~2000
当2000年的时候GDP为620亿元时，运输量预测值为=29307.84万吨
7.我国粮食产量Q （万吨）、农业机械总动力 X1 （万瓦时）、化肥施用量 X2
（万吨）、土地灌溉面积X3 （千公顷）1978~1998年样本观测值见下表。（略） （1）我国粮食产量 Q （万吨）和农业机械总动力 X1 （万瓦时）
1）估计模型
Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 10/07/16 Time: 01:42 Sample: 1978 1998 Included observations: 21
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C 40772.47 1389.795 29.33704 0.0000 X1
0.001220 0.001909
0.639194
0.5303 R-squared
0.021051 Mean dependent var 40996.12 Adjusted R-squared -0.030473 S.D. dependent var 6071.868 S.E. of regression 6163.687 Akaike info criterion 20.38113 Sum squared resid 7.22E+08 Schwarz criterion 20.48061 Log likelihood -212.0019 Hannan-Quinn criter. 20.40272 F-statistic 0.408568
Durbin-Watson stat
0.206201
Prob(F-statistic)
0.530328
A A
估计一元回归模型：
Q t 二o • X it • e
计算得到：X
= 280.93 ' 2
X -1277340
2 s
e
= 13262.66
2
A
CJ
2 —Se
1 X 。-X n
则:
Y O € Yo —t 墜 o\Yo+t ：2
x'
即 Y O = 129037.28,29578.401
GDP
Y F
=15403.69
