计量经济学计算题及答案讲解
计量经济学习题及参考答案解析详细版
计量经济学习题及参考答案解析详细版计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第⼀章绪论试列出计量经济分析的主要步骤。
⼀般说来，计量经济分析按照以下步骤进⾏：（1）陈述理论（或假说）（2）建⽴计量经济模型（3）收集数据（4）估计参数（5）假设检验（6）预测和政策分析计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对⽽⾔不重要因⽽未被引⼊模型的变量，以及纯粹的随机因素。
什么是时间序列和横截⾯数据? 试举例说明⼆者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民⽣产总值、就业、货币供给、财政⾚字或某⼈⼀⽣中每年的收⼊都是时间序列的例⼦。
横截⾯数据是在同⼀时点收集的不同个体（如个⼈、公司、国家等）的数据。
如⼈⼝普查数据、世界各国2000年国民⽣产总值、全班学⽣计量经济学成绩等都是横截⾯数据的例⼦。
估计量和估计值有何区别？估计量是指⼀个公式或⽅法，它告诉⼈们怎样⽤⼿中样本所提供的信息去估计总体参数。
在⼀项应⽤中，依据估计量算出的⼀个具体的数值，称为估计值。
如Y就是⼀个估计量，1nii YY n==∑。
现有⼀样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运⽤均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第⼆章计量经济分析的统计学基础略，参考教材。
请⽤例中的数据求北京男⽣平均⾝⾼的99％置信区间NS S x ==45= ⽤也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男⾼中⽣的平均⾝⾼在⾄厘⽶之间。
25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体？原假设120:0=µH备择假设 120:1≠µH 检验统计量()10/2510/25XX µσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即此样本不是取⾃⼀个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
计量经济学计算题及答案讲解
1、根据某城市1978——1998年人均储蓄(y)与人均收入(x)的数据资料建立了如下回归模型x y6843.1521.2187ˆ+-= se=（340.0103）（0.0622）6066.733,2934.0,425.1065..,9748.02====F DW E S R试求解以下问题：（1）取时间段1978——1985和1991——1998，分别建立两个模型。
模型1：x y3971.04415.145ˆ+-= 模型2：x y 9525.1365.4602ˆ+-= t=（-8.7302）（25.4269） t=（-5.0660）（18.4094） ∑==202.1372,9908.0212eR ∑==5811189,9826.0222e R计算F 统计量，即∑∑===9370.4334202.137258111892122eeF ，对给定的05.0=α，查F 分布表，得临界值28.4)6,6(05.0=F 。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？（2）根据表1所给资料，对给定的显著性水平05.0=α，查2χ分布表，得临界值81.7)3(05.0=χ，其中p=3为自由度。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？ 表1F-statistic 6.033649 Probability 0.007410 Obs*R-squared10.14976 Probability0.017335Test Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least SquaresDate: 06/04/06 Time: 17:02 Sample(adjusted): 1981 1998Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable Coefficie ntStd. Error t-Statistic Prob. C244797.2 373821.3 0.654851 0.5232 RESID^2(-1)1.226048 0.3304793.7099080.0023RESID^2(-2) -1.405351 0.379187 -3.706222 0.0023 R-squared 0.563876 Mean dependent var 971801.3 Adjusted R-squared 0.470421 S.D. dependent var 1129283. S.E. of regression 821804.5 Akaike info criterion 30.26952 Sum squared resid 9.46E+12 Schwarz criterion 30.46738 Log likelihood -268.4257 F-statistic6.033649 Durbin-Watson stat 2.124575 Prob(F-statistic) 0.0074101、（1）解：该检验为Goldfeld-Quandt 检验。
计量经济学试题与答案
计量经济学试题与答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 以下哪个选项是计量经济学的基本任务？A. 建立经济模型B. 进行经济预测C. 分析经济现象的规律性D. 所有以上选项答案：D2. 以下哪个方法不属于计量经济学的研究方法？A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 线性规划D. 广义矩估计答案：C3. 在线性回归模型中，以下哪个选项表示随机误差项的方差？A. σ²B. μC. εD. β答案：A4. 在计量经济学模型中，以下哪个选项表示解释变量与被解释变量之间的关系？A. 相关性B. 因果关系C. 联合分布D. 条件分布答案：B5. 在实证研究中，以下哪个选项可以用来检验模型的稳定性？A. 残差分析B. 异方差性检验C. 单位根检验D. 联合检验答案：C二、填空题（每题5分，共25分）1. 计量经济学是一门研究______、______和______的科学。
答案：经济模型、经济数据、经济预测2. 最小二乘法的原理是使______的平方和最小。
答案：回归残差3. 在线性回归模型中，回归系数的估计值是______的线性函数。
答案：解释变量4. 异方差性检验的方法有______检验、______检验和______检验。
答案：Breusch-Pagan检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验5. 在实证研究中，单位根检验的目的是检验______。
答案：时间序列数据的平稳性三、计算题（每题20分，共40分）1. 设线性回归模型为：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示被解释变量，X表示解释变量，ε表示随机误差项。
给定以下数据：Y: 2, 3, 4, 5, 6X: 1, 2, 3, 4, 5求：回归系数β0和β1的估计值。
答案：首先，计算X和Y的均值：X̄ = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3Ȳ = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4然后，计算回归系数β1的估计值：β1̄= Σ[(Xi - X̄)(Yi - Ȳ)] / Σ[(Xi - X̄)²]= [(1-3)(2-4) + (2-3)(3-4) + (3-3)(4-4) + (4-3)(5-4) + (5-3)(6-4)] / [(1-3)² + (2-3)² + (3-3)² + (4-3)² + (5-3)²]= 4 / 10= 0.4最后，计算回归系数β0的估计值：β0̄ = Ȳ - β1̄X̄= 4 - 0.4 3= 2.2所以，回归系数β0和β1的估计值分别为2.2和0.4。
计量经济学习题集及详解答案
第一章绪论一、填空题：1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。
2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。
3．经济数学模型是用__________描述经济活动。
4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。
5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。
6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。
7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。
8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。
9．选择模型数学形式的主要依据是__________。
10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。
11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。
12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。
13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。
14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。
计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版知识讲解
计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。
一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。
1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。
时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4估计量和估计值有何区别？估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。
如Y就是一个估计量，1nii YY n==∑。
现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NSS x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
计量经济学题库（超完整版）及答案.详解
计量经济学题库（超完整版）及答案.详解计量经济学题库计算与分析题（每⼩题10分）1．下表为⽇本的汇率与汽车出⼝数量数据，X:年均汇率（⽇元/美元） Y:汽车出⼝数量（万辆）问题：（1）画出X 与Y 关系的散点图。
（2）计算X 与Y 的相关系数。
其中X 129.3＝，Y 554.2＝，2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，()()X X Y Y ∑－－＝16195.4 （3）采⽤直线回归⽅程拟和出的模型为81.72 3.65YX =+ t 值 R 2= F= 解释参数的经济意义。
2．已知⼀模型的最⼩⼆乘的回归结果如下：i i ?Y =101.4-4.78X 标准差（）（） n=30 R 2= 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。
回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是iY ⽽不是i Y ；（3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。
3．估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得i i ?C =150.81Y + t 值（）（） n=19 R 2= 其中，C ：消费（元） Y ：收⼊（元）已知0.025(19) 2.0930t =，0.05(19) 1.729t =，0.025(17) 2.1098t =，0.05(17) 1.7396t =。
问：（1）利⽤t 值检验参数β的显著性（α＝）；（2）确定参数β的标准差；（3）判断⼀下该模型的拟合情况。
4．已知估计回归模型得i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑（－）＝，2Y Y 68113.6∑（－）＝，求判定系数和相关系数。
5．有如下表数据⽇本物价上涨率与失业率的关系（1）设横轴是U ，纵轴是P ，画出散点图。
根据图形判断，物价上涨率与失业率之间是什么样的关系拟合什么样的模型⽐较合适（2）根据以上数据，分别拟合了以下两个模型：模型⼀：16.3219.14P U=-+ 模型⼆：8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。
计量经济学部分习题答案与解析
第三章 一元线性回归模型P56.3.3 从某公司分布在11个地区的销售点的销售量()Y 和销售价格()X 观测值得出以下结果：519.8X = 217.82Y = 23134543i X =∑ 1296836i i X Y =∑2539512iY=∑（1）、估计截距0β和斜率系数1β及其标准误，并进行t 检验； （2）、销售的总离差平方和中，样本回归直线未解释的比例是多少？ （3）、对0β和1β分别建立95%的置信区间。
解：（1）、设01i i Y X ββ=+，根据OLS 估计量有：µ()()()11111122222211112=129683611519.8217.820.32313454311519.8N N NNNi i i ii i iii i i i i NNNN i ii i i i i i N Y X Y X N Y X N X NYY XN X YN X N X XN XN X X β=========---==⎛⎫--- ⎪⎝⎭-⨯⨯==-⨯∑∑∑∑∑∑∑∑∑µµ01217.820.32519.851.48Y X ββ=-=-⨯= 残差平方和：$()µ()µµµ()µµµµ()µµµµ222112222220111111122222222010101011111111=225395121NNi ii i i NNNNN N ii i i i ii i i i i i N N N N N i i i i i i i i i i i u RSS TSS ESS Y YYY Y Y Y Y Y X N N Y X X Y N X X ββββββββββ===============-=---⎛⎫⎛⎫--+=-+ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎛⎫=-++=-++ ⎪⎝⎭=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑()22151.480.32313454320.3251.4811519.8997.20224⨯+⨯+⨯⨯⨯⨯=另解：对$()µ()22211NNi ii i i u RSS TSS ESS Y YYY ====-=---∑∑∑，根据OLS估计µµ01Y X ββ=-知µµ01+Y X ββ=，因此有 µµµµµ()µ()01011=++i i iY Y X X X X βββββ--=-，所以 $()µ()()µ()22222211111=NNNNiiiii i i i i u Y Y YY Y Y X Xβ=====------∑∑∑∑∑标准差： µ10.53σ==µ1β的标准误： µ()µµµ10.026se β===== 设原假设和备择假设分别为：01=0H β： 110H β≠： 将原假设带入t 统计量：µµ()()10.02510.3212.31 2.26290.026t t se ββ===>= 即拒绝原假设，认为销售价格()X 显著地解释了销售量()Y 的总体平均变化。
计量经济学 课后练习题答案解析
第二章练习题及参考解答练习题2.1 参考解答:计算中国货币供应量(以货币与准货币M2表示)与国内生产总值(GDP)的相关系数为:计算方法: XY n X Y X Y r -=或,()()X Y X X Y Y r --=计算结果:M2GDPM2 10.996426148646GDP0.9964261486461经济意义: 这说明中国货币供应量与国内生产总值(GDP)的线性相关系数为0.996426,线性相关程度相当高。
练习题2.2参考解答美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 的散点图为说明美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 正线性相关。
相关系数为：说明美国软饮料公司的广告费用X 与销售数量Y 的正相关程度相当高。
若以销售数量Y 为被解释变量,以广告费用X 为解释变量,可建立线性回归模型 i i i u X Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为经t 检验表明, 广告费用X 对美国软饮料公司的销售数量Y 确有显著影响。
回归结果表明，广告费用X 每增加1百万美元, 平均说来软饮料公司的销售数量将增加14.40359(百万箱)。
练习题2.3参考解答:1、 建立深圳地方预算内财政收入对GDP 的回归模型，建立EViews 文件，利用地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的数据表，作散点图可看出地方预算内财政收入（Y ）和GDP 的关系近似直线关系，可建立线性回归模型： t t t u GDP Y ++=21ββ 利用EViews 估计其参数结果为即 ˆ20.46110.0850t tY GDP =+ （9.8674） (0.0033)t=(2.0736) (26.1038) R 2=0.9771 F=681.4064经检验说明,深圳市的GDP 对地方财政收入确有显著影响。
20.9771R =，说明GDP 解释了地方财政收入变动的近98%，模型拟合程度较好。
模型说明当GDP 每增长1亿元时，平均说来地方财政收入将增长0.0850亿元。
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1、根据某城市1978——1998年人均储蓄(y)与人均收入(x)的数据资料建立了如下回归模型x y6843.1521.2187ˆ+-= se=（340.0103）（0.0622）6066.733,2934.0,425.1065..,9748.02====F DW E S R试求解以下问题：（1）取时间段1978——1985和1991——1998，分别建立两个模型。
模型1：x y3971.04415.145ˆ+-= 模型2：x y 9525.1365.4602ˆ+-= t=（-8.7302）（25.4269） t=（-5.0660）（18.4094） ∑==202.1372,9908.0212eR ∑==5811189,9826.0222e R计算F 统计量，即∑∑===9370.4334202.137258111892122eeF ，对给定的05.0=α，查F 分布表，得临界值28.4)6,6(05.0=F 。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？（2）根据表1所给资料，对给定的显著性水平05.0=α，查2χ分布表，得临界值81.7)3(05.0=χ，其中p=3为自由度。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？ 表1F-statistic 6.033649 Probability 0.007410 Obs*R-squared10.14976 Probability0.017335Test Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least SquaresDate: 06/04/06 Time: 17:02 Sample(adjusted): 1981 1998Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable Coefficie ntStd. Error t-Statistic Prob. C244797.2 373821.3 0.654851 0.5232 RESID^2(-1)1.226048 0.3304793.7099080.0023RESID^2(-2) -1.405351 0.379187 -3.706222 0.0023 R-squared 0.563876 Mean dependent var 971801.3 Adjusted R-squared 0.470421 S.D. dependent var 1129283. S.E. of regression 821804.5 Akaike info criterion 30.26952 Sum squared resid 9.46E+12 Schwarz criterion 30.46738 Log likelihood -268.4257 F-statistic6.033649 Durbin-Watson stat 2.124575 Prob(F-statistic) 0.0074101、（1）解：该检验为Goldfeld-Quandt 检验。
因为 F=4334.937>4.28，所以模型存在异方差。
（2）解：该检验为ARCH 检验由Obs*R-squared=10.1498>7.81，表明模型存在异方差。
2、根据某地区居民对农产品的消费y 和居民收入x 的样本资料，应用最小二乘法估计模型，估计结果如下，拟合效果见图。
由所给资料完成以下问题：（1）在n=16，05.0=α的条件下，查D-W 表得临界值分别为371.1,106.1==U L d d ，试判断模型中是否存在自相关；（2）如果模型存在自相关，求出相关系数ρˆ，并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。
x y3524.09123.27ˆ+= se=（1.8690）（0.0055）531.4122,6800.0,0506.22,9966.016122====∑=F DW e R i i-2-1012310012014016018020086889092949698002、（1）因为DW=0.68<1.106，所以模型中的随机误差存在正的自相关。
（2）由DW=0.68，计算得ˆρ=0.66（ˆρ=1-d/2），所以广义差分表达式为： 112110.660.34(0.66)0.66t t t t t t y y x x u u ββ----=+-+-3、某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗量变量作为解释变量，变量的选择是正确的。
于是建立了如下形式的理论模型：煤炭产量= 固定资产原值+ 职工人数+ 电力消耗量+μ，选择2000年全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值；固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，其它采用实物量单位；采用OLS 方法估计参数。
指出该计量经济学问题中可能存在的主要错误，并简单说明理由。
3、⑴ 模型关系错误。
直接线性模型表示投入要素之间完全可以替代，与实际生产活动不符。
⑵ 估计方法错误。
该问题存在明显的序列相关性，不能采用OLS 方法估计。
⑶ 样本选择违反一致性。
行业生产方程不能选择企业作为样本。
⑷ 样本数据违反可比性。
固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量，不具备可比性。
⑸ 变量间可能不存在长期均衡关系。
变量中有流量和存量，可能存在1个高阶单整的序列。
应该首先进行单位根检验和协整检验。
4、根据某种商品销售量和个人收入的季度数据建立如下模型：u x b D b D b D b D b b Y t t t t t t t ++++++=6453423121 其中，定义虚拟变量D it 为第i 季度时其数值取1，其余为0。
这时会发生什么问题，参数是否能够用最小二乘法进行估计？4、答：发生完全多重共线性问题，参数不能用最小二乘法进行估计。
5、根据某城市1978——1998年人均储蓄与人均收入的数据资料建立了如下回归模型：x y6843.1521.2187ˆ+-= se=（340.0103）（0.0622）6066.733,2934.0,425.1065..,9748.02====F DW E S R试求解以下问题：（1） 取时间段1978——1985和1991——1998，分别建立两个模型。
模型1：x y3971.04415.145ˆ+-= t=（-8.7302）（25.4269） ∑==202.1372,9908.0212eR模型2：x y9525.1365.4602ˆ+-= t=（-5.0660）（18.4094） ∑==5811189,9826.0222eR计算F 统计量，即∑∑===9370.4334202.137258111892122eeF ，给定05.0=α，查F 分布表，得临界值28.4)6,6(05.0=F 。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？（2） 利用y 对x 回归所得的残差平方构造一个辅助回归函数：2322212ˆ0188.1ˆ4090.1ˆ2299.12.242407ˆ---+-+=t t t t σσσσ,5659.02=R 计算1862.105659.0*18)(2==-R p n给定显著性水平05.0=α，查2χ分布表，得临界值81.7)3(05.0=χ，其中p=3，自由度。
请你继续完成上述工作，并回答所做的是一项什么工作，其结论是什么？ （3）试比较（1）和（2）两种方法，给出简要评价。
5、答：（1）这是异方差检验，使用的是样本分段拟和（Goldfeld-Quant ），28.4937.4334>=F ，因此拒绝原假设，表明模型中存在异方差。
（2）这是异方差ARCH 检验，81.71862.105659.0*18)(2>==-R p n ，所以拒绝原假设，表明模型中存在异方差。
（3）这两种方法都是用于检验异方差。
但二者适用条件不同：A 、Goldfeld-Quant 要求大样本；扰动项正态分布；可用于截面数据和时间序列数据。
B 、ARCH 检验仅适宜于时间序列数据，无其他条件。
6、Sen 和Srivastava （1971）在研究贫富国之间期望寿命的差异时，利用101个国家的数据，建立了如下的回归模型：2.409.39ln3.36((ln 7))i i i i Y X D X =-+--(4.37) (0.857) (2.42) R 2=0.752其中：X 是以美元计的人均收入；Y 是以年计的期望寿命；Sen 和Srivastava 认为人均收入的临界值为1097美元（ln10977=），若人均收入超过1097美元，则被认定为富国；若人均收入低于1097美元，被认定为贫穷国。
（括号内的数值为对应参数估计值的t-值）。
（1）解释这些计算结果。
（2）回归方程中引入()ln 7i i D X -的原因是什么？如何解释这个回归解释变量？ （3）如何对贫穷国进行回归？又如何对富国进行回归？ 6、解：（1）由ln 1 2.7183X X =⇒=，也就是说，人均收入每增加1.7183倍，平均意义上各国的期望寿命会增加9.39岁。
若当为富国时，1i D =，则平均意义上，富国的人均收入每增加1.7183倍，其期望寿命就会减少3.36岁，但其截距项的水平会增加23.52，达到21.12的水平。
但从统计检验结果看，对数人均收入lnX 对期望寿命Y 的影响并不显著。
方程的拟合情况良好，可进一步进行多重共线性等其他计量经济学的检验。
（2）若1i D =代表富国，则引入()ln 7i i D X -的原因是想从截距和斜率两个方面考证富国的影响，其中，富国的截距为()2.40 3.36721.12-+⨯=，斜率为()9.39 3.36 6.03-=，因此，当富国的人均收入每增加1.7183倍，其期望寿命会增加6.03岁。
（3）对于贫穷国，设定10i D ⎧=⎨⎩若为贫穷国若为富国，则引入的虚拟解释变量的形式为((7ln ))i i D X -；对于富国，回归模型形式不变。
7、某公司想决定在何处建造一个新的百货店，对已有的30个百货店的销售额作为其所处地理位置特征的函数进行回归分析，并且用该回归方程作为新百货店的不同位置的可能销售额，估计得出（括号内为估计的标准差）tt t t t X X X X Y 43210.30.1001.01.030ˆ⨯+⨯+⨯+⨯+= （0.02） （0.01） （1.0） （1.0）其中：t Y ＝第i 个百货店的日均销售额（百美元）；t X 1＝第i 个百货店前每小时通过的汽车数量（10辆）；t X 2＝第i 个百货店所处区域内的人均收入（美元）； t X 3＝第i 个百货店内所有的桌子数量； t X 4＝第i 个百货店所处地区竞争店面的数量； 请回答以下问题：（1） 说出本方程中系数0.1和0.01的经济含义。