Y=71791.20+7.86X1-1.07X3
(5.89) (7.25) (-3.44)
R2=0. 897 F=126.09
拟合优度有所下降，虽然变量X3通过t检验，但是参数符号不合理，F统计量有所下降。去掉X3，继续添加X4：
Y=-12267.97+4.87X1+0.36X4
(-0.77) (13.07) ( 2.66） R2=0.88 F=109.64
模型拟合优度提高，且参数符号合理，变量也通过了t检验;保留X4，继续添加
X5:
Y=-31017.18+4.92X1+0.37X4+171.70X5
(-1.76) (13.91) (2.82) （2.08）
R2=0.90 F=82.94
拟合优度再次提高，且参数符号合理，变量也通过了t检验，保留X5。因此，最终的粮食生产函数应以Y=f(X1,X4,X5)为最优，拟合结果如下：
Y=-31017.18+4.92X1+0.37X4+171.70X5
(-1.76) (13.91) (2.82) （2.08）
R2=0.90 F=82.94
（2）、异方差检验 ① 图形检验
用Eviews生成残差序列e=abs(resid)， 作e对X1、X4、X5的散点图。
图1 e对X1的散点图
图2 e对X4的散点图
图3 e对X5的散点图
由图形进行初步判断，可能不存在异方差。
② White检验
表4 White检验结果
由表4可看出，nR2=10.56 ，由White检验知，在??0.05下，查?2分布表，得自由度为6的临界值为12.59，模型无异方差。 ③Goidfeld_Quandt检验
将原始数据按X1进行升幂排序，去掉中间8个数据，得两个容量为12的子样本。对两个子样本分别采用OLS法求得下列结果：
Y=-866.22+9.66X1+0.31X4-124.23X5
(-0.03) (6.59) (1.45) （-1.35）
R2=0.93 F=37.79 RSS1=9255407
Y=-189007.4+8.18X1+0.51X4+1379.19X5
(-2.35) (3.68) (2.41) （2.29）
计算F统计量：F=RSS2/RSS1=4.18
在5%显著性水平下，自由度为（8,8）的F分布临界值为F0.05=3.44，拒绝同方差假设。
（3）一阶自相关检验 ① 图形检验
绘制et?1和et的散点图及et的线图，如图3、图4所示。
图4 et?1和et的散点图