残差图为：
et随t的变化逐次变化并不频繁的改变符号，说明误差项存在正相关。
?=1-0.5*DW=0.6685 计算得： （3）?Y’ x’ 7.39 44.90 7.65 45.80 6.84 40.69 8.00 48.50 7.79 46.85 8.26 49.45 7.96 48.47 8.28 50.04 7.90 48.03 8.49 51.17 7.88 47.26 8.77 52.33 8.93 52.69 9.32 54.95 9.29 55.54 9.48 56.77 9.38 55.83 9.67 58.00 9.90 59.22
20
模型汇总 模型 R 1 .996 ab标准 估计的误R 方 .993 调整 R 方 .993 差 .07395 Durbin-Watson 1.344 a. 预测变量: (常量), xx。 b. 因变量: yy 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) xx a. 因变量: yy -.303 .173 标准 误差 .180 .004 标准系数 试用版 t -1.684 .996 49.011 Sig. .110 .000 a ?'=-0.303+0.173x’ 得回归方程 y?t=-0.303+0.6685yt?1+0.173（xt—0.6685xt?1） 即：y（4）
模型汇总 模型 R 1 .978 ab标准 估计的误R 方 .957 调整 R 方 .955 差 .07449 Durbin-Watson 1.480 a. 预测变量: (常量), x3。 b. 因变量: y3 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) x3 .033 .161 标准 误差 .026 .008 标准系数 试用版 t 1.273 .978 21
19.528 Sig. .220 .000 a 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) x3 a. 因变量: y3 .033 .161 标准 误差 .026 .008 标准系数 试用版 t 1.273 .978 19.528 Sig. .220 .000 a
△yt=0.033+0.161△xt
?t=0.033+yt?1+0.161（xt-xt?1） 即：y?值最小为（5）差分法的DW值最大为1.48消除相关性最彻底，但是迭代法的?0.07395，拟合的较好。
4.14解：（1） 模型汇总 模型 R 1 .541 ab标准 估计的误R 方 .293 调整 R 方 .264 差 329.69302 Durbin-Watson .745 a. 预测变量: (常量), x2, x1。 b. 因变量: y 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) x1 x2 a. 因变量: y -574.062 191.098 2.045 标准 误差 349.271 73.309 .911 标准系数 试用版 t -1.644 .345 .297 2.607 2.246 Sig. .107 .012 .029 a
?=-574.062+191.098x1+2.045x2 回归方程为：yDW=0.745
残差图为：
22
?=1-0.5*DW=0.6275 （2）? 模型汇总 模型 R 1 .688 ab标准 估计的误R 方 .474 调整 R 方 .452 差 257.67064 Durbin-Watson 1.716 a. 预测变量: (常量), x22, x12。 b. 因变量: y2 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) x12 x22 a. 因变量: y2 -179.668 211.770 1.434 标准 误差 90.337 47.778 .628 标准系数 试用版 t -1.989 .522 .269 4.432 2.283 Sig. .052 .000 .027 a
?t’=-179.668+211.77x1’+1.434x2’ 此时得方程：y23
所以回归方程为：
?t??179.668?0.6275yt?1?211.77(x1t?0.6275x1t?1?)?1.434(x2t?0.6275x2t?1) y
（3） 模型汇总 模型 R 1 .715 ab标准 估计的误R 方 .511 调整 R 方 .490 差 283.79102 Durbin-Watson 2.042 a. 预测变量: (常量), x23, x13。 b. 因变量: y3 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) x13 x23 a. 因变量: y3 7.698 209.891 1.399 标准 误差 39.754 44.143 .583 标准系数 试用版 t .194 .544 .274 4.755 2.400 Sig. .847 .000 .020 a
?t?7.698?209.891此时得方程：△y?x1?1.399?x2
?t?7.698?209.891所以回归方程为：y(xt?xt?1)?1.399(x2t?x2t?1)
第五章 自变量选择与逐步回归
5.9 初始数据： 年份
农业x1 1978 1979
工业x2
建筑业x3 人口x4
138.2 143.8
24
受灾面积
最终消费x5 财政收入y
x6
2239.1 2619.4
50760 39370
1132.3 1146.4
1018.4 1258.9
1607.0 1769.7
96259 97542