线性回归数据分析案例pic.rtf

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线性回归数据分析案例pic.rtf

Dependent Variable:YMethod:Least SquaresDate:11/08/14 Time:11:12Sample:1989 2013Included observations:25VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.X20.8996720.1441086.2430640.0000X30.2838270.1308262.1694990.0411C-387.959565.01443-5.9672830.0000R-squared0.791813 Mean dependent var181.3600Adjusted R-squared0.772887 S.D.dependent var71.47837S.E.of regression34.06401 Akaike info criterion10.00653Sum squared resid25527.85 Schwarz criterion10.15279Log likelihood-122.0816 Hannan-Quinn criter.10.04709F-statistic41.83710 Durbin-Watson stat1.963493Prob(F-statistic)0.000000根据上图中数据，模型估计的结果为：Yi=-387.9595+0.899672X2+0.283827X3 （65.01443）（0.144108）（0.130826）-80-4004080050100150200250300350909294969800020406081012ResidualActualFittedt=(-5.967283)(6.243064)(2.169499)R2=0.791813 F=41.83710 df=22模型估计结果说明：在假设其他变量不变的情况下，当年参加创业课程的人数每增长100人，具有创业意愿的人就会增长79人；在假设其他变量不变的情况下，当年参加创业竞赛的人数每增长100人，具有创业意愿的人就会增长46人；这些定量分析和通过文献资料及案例分析的到的经验判断相一致。

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