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上机实验例2.6.2
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
C281.4993268.94971.0466620.3039
X0.7145540.02276031.395250.0000
R-squared0.971419Meandependentvar8401.467
AdjustedR-squared0.970433S.D.dependentvar2388.455
S.E.ofregression410.6928Akaikeinfocriterion14.93591
Sumsquaredresid4891388.Schwarzcriterion15.02842
Loglikelihood-229.5066F-statistic985.6616
Durbin-Watsonstat1.461502Prob(F-statistic)0.000000
验证很多。
AdjustedR-squared，
S.E.ofregression
又如，计算自由度为29的t统计量单尾检验在5%显著性水平下
的临界值，可输入“=@qtdist(0.95,29)”，回车后在信息栏输出的数值就
是此临界值。
如在回归分析后，要计算第2个回归系数的95%置信区间(设t统
计量的自由度为29)，可在命令窗口输入
“@coefs(2)-@qtdist(0.975,29)*@stderrs(2)”，回车后，从信息栏
查得的置信区间的左端点值；将刚才输入的式子一份，并将其中
的负号改为正号，回车后，在信息栏查得的是置信区间右端点值。
再如，回归系数的p值可由以下方法得到验证。以第2个系数为
例，假设t统计量的自由度为29，检验是双侧的。若其t值大于0，
则输入“=（1-@ctdist(第2个t值,29)）*2”；若其t值小于0，则输入
“=(@ctdist(第2个t值,29))*2”，得到第2个回归系数估计的p值（为
什么？）。对两种情况都输入“=@tdist(第2个t值,29)”也可。
Forecast
预测问题：生成一个以变量y名+f的y的预测值yf，实际上，yf＝
yˆi；同时还得到一张预测图形：图中实线是因变量y的预测值，上下
两条虚线给出的是近似95％的置信区间。
1)绝对指标RMSE均误差
RMSE=1n(Y−Yˆ)2，其大小取决于因变量的绝对数值和预测值；
ii
n1
2)绝对指标MAE平均绝对误差
1nˆ
MAE=|Y−Y|ii，其大小取决于因变量的绝对数值和预测
n1
值；
3)常用的相对指标MAPE平均绝对百分误差
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