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案例分析2—多元线性回归实例分析
(Y ) (X ) (X )
下面给出了我国20年的人均消费性支出 、人均现金收入 和人均实物收入
1 2
的数据，对其三者之间的关系可以利用多元回归的方法进行分析研究。具体数据如表3-1
表3-1 1978-1997中国人均收入与消费支出数据资料表
人均消费 人均消费
人均现金 人均实物 人均现金 人均实物
性支出/ 性支出/
收入/元 收入/元 收入/元 收入/元
年份 元 年份 元
X X X X
Y 1 2 Y 1 2
i i
1978 116.0663.8887.911988 476.66449.80335.50
1979 134.5184.6899.331989 535.37503.22371.75
1980 162.21105.47110.751990 584.63525.36465.02
1981 190.81134.52119.451991 619.79573.39472.71
1982 220.23160.05146.451992 659.01782.45472.93
1983 248.29217.78194.321993 769.65879.80554.02
1984 237.80246.93228.721994 1016.811215.66537.72
1985 317.42288.63258.681995 1310.361577.17760.70
1986 356.95324.50268.521996 1572.081895.68911.05
1987 398.29356.98296.601997 1617.152099.38899.82
一、建立模型
利用经济学知识分析可知，人均消费性支出要受到人均现金收入和人均实物收入的影
(Y ) (X )
响。因此，可以将人均消费性支出 看作被解释变量，人均现金收入 和人均实物收
1
入(X ) 看作解释变量建立线性回归模型
2
Y X X
i 0 1 1i 2 2i i
利用实际观测数据通过普通最小二乘法OLS对回归模型进行参数估计，得线性回归方程
ˆ ˆ ˆ ˆ
Y X X
0 1 1 2 2
利用表3-1的观测数据进行计算得：
Y 11544.08
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