1 本文的研究主要從四個(gè)部分來進(jìn)行。第一章體數(shù)據(jù)下，選用塑料、水泥、鋼筋、平板玻璃 23 河北工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 2 4 5 5 6 6 7 7 7 8 9 9 4 在各個(gè)方面，變量之間的關(guān)系一般來說可分為確定系。例如人的身高與體重之間存在著關(guān)系，一般來同樣高度的人，體重往往不相同。人的血壓與年齡血壓往往不相同。氣象中的溫度與濕度之間的關(guān)系量（如體重、血壓、適度）是隨機(jī)變量，上面所工業(yè)的產(chǎn)品的總量。它是反映一定時(shí)間內(nèi)工業(yè)算工業(yè)生產(chǎn)發(fā)展速度和主要比例關(guān)系，計(jì)算據(jù)。工業(yè)總產(chǎn)值包括成品價(jià)值、工業(yè)性作業(yè)價(jià)值和自制值。工業(yè)，總產(chǎn)值采用“工廠法”計(jì)算，即以工業(yè)活動(dòng)的最終成果來計(jì)算。但各企業(yè)之間、行業(yè)之間公式為：報(bào)告期工業(yè)總產(chǎn)值=報(bào)告期全部產(chǎn)品的成的變化。而這些變量之間的關(guān)系是線性的，這樣5 的與非確定性的兩種。確定性關(guān)系是指變量之間的關(guān)系種非確定性的即所謂的相關(guān)關(guān)系。例如人的身高與體重高一些，體重也要重一些，但同樣高度的人，體重往往存在著關(guān)系，但同年齡的人的血壓往往不相同。氣象中樣的。這是因?yàn)槲覀兩婕暗淖兞浚ㄈ珞w重、血壓、適度在回歸分析中，如果有兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量，現(xiàn)象常常是與多個(gè)因素相聯(lián)系的，由多個(gè)自變比只用一個(gè)自變量進(jìn)行預(yù)測或估計(jì)更有效，更在研究問題是，我們考慮一個(gè)變量受其他變量的影其中f(x)為當(dāng)X=x時(shí)，因變量Y的均值，即.稱f(x)為Y對X的回歸函數(shù)，ε為Y與f(x)的偏差，它是隨機(jī)變量，并假定E(ε)=0。EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up1(Z),2)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up1(Z),3)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up1(Z),4)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up1(+),4)i6 EQ\*jc3\*hps37\o\al(\s\up2(Y),1)kzk1122n能不正確，因此并不能保證模型符合變量的實(shí)際關(guān)基本規(guī)定性，明確分析對象，保證回歸分析的有效X1i2對i=1,2...n都EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up20(4),ov)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up20(應(yīng)),ε)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up20(同),E)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up20(數(shù)),E)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up20(誤),ε)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up20(項(xiàng)),E)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up20(不),ε)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up20(即),ε)ijiijjij7 i（6）誤差項(xiàng)ε服從正態(tài)分布[7]。ikzk如果用b0，?,bk分別表示模型參數(shù)β0，?,βk的估計(jì)，那么樣本回歸方程就是 i……,:ib的唯一的一組解，就是β,?,β的最小二乘估計(jì)[8]。8 Yz:Y0kzkn'(Y-XB)=Y'Y-B'X'Y-Y'XB+B'X'XB.i求V對b0，?,bk的偏導(dǎo)數(shù)，等價(jià)于V對向量B求梯度，因此最小二乘估計(jì)的正規(guī)方程B=(Z'Z)-1Z'Y,(2.6)行元素構(gòu)成的行向量，上式對k=1，?,K都成立，b正是被解釋變量觀測值Y的線性等于相應(yīng)參數(shù)的真實(shí)值，最小二乘估計(jì)向量的9 'Z)-1Z'E(ε)=β.根據(jù)最小二乘估計(jì)公式和模型假設(shè)，可以直接回歸直線的逆合度一方面取決于回歸直線的選擇樣本數(shù)據(jù)的分布在本質(zhì)上是由變量關(guān)系決定的。因EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up5(^),Y)離差；另一部分是實(shí)際觀測值與理論回歸值的離差（Y-EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up5(^),Y)它是不EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up4(^),Y)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up4(^),Y)EQ\*jc3\*hps29\o\al(\s\up17(i),SSR)jjjjjj 河北工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）i2<1；當(dāng)回歸直線沒有解釋任何離差，即模型中解釋變量Y與因變量Y完全無關(guān)時(shí)，Y的總判定系數(shù)R2的大小受到自變量X的個(gè)數(shù)k的ΣΣ 其中cjjjjjjjjjjj0jjjj(3)給定顯著性水平α,查表得臨界值t(n-k)若|t|≥tα/2(n-k)，就拒絕H0，Zj對Y有顯著線性作用；若|t|≤tα/2(n-k)，就接受H0，Zj對Y線性作用不顯著。解釋變量是否存在明顯影響的檢驗(yàn)，回歸顯著性檢驗(yàn)的22, (3)給定顯著性水平α,查表，得F(k-1,n-k)α將每個(gè)解釋變量對其余變量回歸，若某個(gè)回歸方程截面數(shù)據(jù)和時(shí)序數(shù)據(jù)結(jié)合，有時(shí)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)面數(shù)據(jù)中不一定有嚴(yán)重的共線性。在假定截面 化不大的前提下，可先用截面數(shù)據(jù)估計(jì)出一些變換模型形式（差分法）:假設(shè)Z和Z存在高度線性相關(guān)。t.t-13.ttλλ 河北工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）誤差項(xiàng)有如下異方差性σi2=f(zji)σ2，可以用f(zji)除模型各項(xiàng)，得到：jijiji. 快速、健康和持續(xù)發(fā)展的中小企業(yè)，對經(jīng)濟(jì)增長的長、國際貿(mào)易、擴(kuò)大就業(yè)、推動(dòng)創(chuàng)新、提高消費(fèi)能推動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要力量，是大企業(yè)發(fā)展是經(jīng)濟(jì)活力的具體體現(xiàn)[1]?？赝?。確保發(fā)展和控制物價(jià)是對立的統(tǒng)一，既是全球經(jīng)濟(jì)放緩，這些都對我國經(jīng)濟(jì)有很大影響，我們戰(zhàn)[3]。小企業(yè)本身來說基本上是無能為力的，然而可以向降低成本要效益，從擴(kuò)大內(nèi)需中要效益，那么動(dòng)消費(fèi)、刺激消費(fèi)，尋找一種能夠產(chǎn)生新的消費(fèi)業(yè)總產(chǎn)值按“工廠法”計(jì)算，即以工業(yè)企業(yè)作為 設(shè)4X4157具體到各個(gè)地區(qū)，根據(jù)各個(gè)地區(qū)的條件情形不同，差異，所以此次就對同一地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)總值與經(jīng)個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，然后得出結(jié)論，這個(gè)結(jié)論經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，針對某一地區(qū) 表4.1原始數(shù)據(jù)工業(yè)總產(chǎn)值(當(dāng)年價(jià) 河北工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）塑料制品水泥x2,EQ\*jc3\*hps31\o\al(\s\up7(dj),S)EQ\*jc3\*hps31\o\al(\s\up7(us),qu)EQ\*jc3\*hps31\o\al(\s\up7(E),Es)EQ\*jc3\*hps31\o\al(\s\up7(rror),tim)EQ\*jc3\*hps31\o\al(\s\up7(o),t)鋼x5表4.4ANOVA(b)平板玻璃x3BVIF8aDependentVariable:工業(yè)總產(chǎn)值y R2=0.987,R2=0.983,F=249.059是顯著的。故我們對上述模型進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的檢驗(yàn)，其中我們看到平板玻璃和盤條產(chǎn)量的系數(shù)是系時(shí)，由于政策領(lǐng)導(dǎo)或其它的因?yàn)榈貐^(qū)的特殊性的系數(shù)是可能成為負(fù)值的。比如工業(yè)總產(chǎn)值在下降， 河北工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）NNNNNNN100000000制品水泥010000平板玻璃00100000001.00000001.00鋼筋盤條000001000000001001 河北工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）1塑料制品水泥x2表4.877F iB平板玻璃x3型擬合程度與決定系數(shù)有關(guān)，決定系數(shù)越大，模型較好，又F=50065.439>10,模型總體顯著性檢驗(yàn)得1X13X34X45X56X67X7j)用于檢驗(yàn)擾動(dòng)項(xiàng)是否存在自相關(guān)的方法主要有：D-W檢驗(yàn)（D 河北工程大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up1(^),P)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up0(^),P)EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up0(^),P)L界值D，并依下列準(zhǔn)則判斷擾動(dòng)項(xiàng)的自相關(guān)情形。UL②如果D<D.W<D，則無法判斷是否有自相關(guān)。LU③如果D<D.W<4-D，則接受零假設(shè)，擾動(dòng)項(xiàng)不存在一階正自相關(guān)。D.W越接近2，④如果4-D<D.W<4-D，則無法判斷是否有自相關(guān)。L下，查表n=30，k=3時(shí)，D=1.21，D=1.55，由于LUD=1.21<DW=1.955873<4-D=2.45，EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up1(^),P)1R1of 表4.13表4.13ANOVA(b)df7FBeVIF與決定系數(shù)有關(guān)，決定系數(shù)越大，模型擬合程度越高，可見本EQ\*jc3\*hps36\o\al(\s\up7(^),Y)EQ\*jc3\*hps35\o\al(\s\up1(^),P) SquaretheEstimate0.984243.399800.994(a)0.988Durbin-Watson2.072表4.16表4.17表4.17ANOVA(b)7TotalSumofSquares112177062.223 1362599.661113539661.88516025294.60359243.464F270.499StandardizedCoefficients0.3610.414-0.3080.587-0.5210.534-0.061CollinearityTolerance0.0240.0060.0080.0010.0010.0050.005StatisticsVIF40.909131.958898.59445.4000.4530.0240.0510.1510.1700.3270.422(Constant)X12X22X32X42X52X62X72B-1.4590.032-0.0600.129-0.1120.550-0.082t-0.0322.4721.365-1.1750.857-0.6591.682-0