案例分析--多元线形模型
多元线性回归分析案例
多元线性回归分析案例1. 引言多元线性回归分析是一种用于探索多个自变量与一个连续型因变量之间关系的统计分析方法。
本文将以一个虚构的案例来介绍多元线性回归分析的应用。
2. 背景假设我们是一家电子产品创造公司，我们想了解哪些因素会对产品销售额产生影响。
为了解决这个问题，我们采集了一些数据，包括产品的价格、广告费用、竞争对手的产品价格和销售额。
3. 数据采集我们采集了100个不同产品的数据，其中包括以下变量：- 产品价格（自变量1）- 广告费用（自变量2）- 竞争对手的产品价格（自变量3）- 销售额（因变量）4. 数据分析为了进行多元线性回归分析，我们首先需要对数据进行预处理。
我们检查了数据的缺失情况和异常值，并进行了相应的处理。
接下来，我们使用多元线性回归模型来分析数据。
模型的方程可以表示为：销售额= β0 + β1 × 产品价格+ β2 × 广告费用+ β3 × 竞争对手的产品价格+ ε其中，β0、β1、β2、β3是回归系数，ε是误差项。
5. 结果解释我们使用统计软件进行回归分析，并得到了以下结果：- 回归系数的估计值：β0 = 1000, β1 = 10, β2 = 20, β3 = -5- 拟合优度：R² = 0.8根据回归系数的估计值，我们可以解释模型的结果：- β0表示当产品价格、广告费用和竞争对手的产品价格都为0时，销售额的估计值为1000。
- β1表示产品价格每增加1单位，销售额平均增加10单位。
- β2表示广告费用每增加1单位，销售额平均增加20单位。
- β3表示竞争对手的产品价格每增加1单位，销售额平均减少5单位。
拟合优度R²的值为0.8，说明模型可以解释销售额的80%变异程度。
这意味着模型对数据的拟合程度较好。
6. 结论根据我们的多元线性回归分析结果，我们可以得出以下结论：- 产品价格、广告费用和竞争对手的产品价格对销售额有显著影响。
多元线性回归模型案例
多元线性回归模型案例多元线性回归是统计学中常用的一种回归分析方法，它可以用来研究多个自变量与因变量之间的关系。
在实际应用中，多元线性回归模型可以帮助我们理解不同自变量对因变量的影响程度，从而进行预测和决策。
下面，我们将通过一个实际案例来介绍多元线性回归模型的应用。
案例背景：某电商公司希望了解其产品销售额与广告投入、季节因素和竞争对手销售额之间的关系，以便更好地制定营销策略和预测销售额。
数据收集：为了分析这一问题，我们收集了一段时间内的产品销售额、广告投入、季节因素和竞争对手销售额的数据。
这些数据将作为我们多元线性回归模型的输入变量。
模型建立：我们将建立一个多元线性回归模型，以产品销售额作为因变量，广告投入、季节因素和竞争对手销售额作为自变量。
通过对数据进行拟合和参数估计，我们可以得到一个多元线性回归方程，从而揭示不同自变量对产品销售额的影响。
模型分析：通过对模型的分析，我们可以得出以下结论：1. 广告投入对产品销售额有显著影响，广告投入越大，产品销售额越高。
2. 季节因素也对产品销售额有一定影响，不同季节的销售额存在差异。
3. 竞争对手销售额对产品销售额也有一定影响，竞争对手销售额越大，产品销售额越低。
模型预测：基于建立的多元线性回归模型，我们可以进行产品销售额的预测。
通过输入不同的广告投入、季节因素和竞争对手销售额，我们可以预测出相应的产品销售额，从而为公司的营销决策提供参考。
结论：通过以上分析，我们可以得出多元线性回归模型在分析产品销售额与广告投入、季节因素和竞争对手销售额之间关系时的应用。
这种模型不仅可以帮助我们理解不同因素对产品销售额的影响，还可以进行销售额的预测，为公司的决策提供支持。
总结：多元线性回归模型在实际应用中具有重要意义，它可以帮助我们理解复杂的变量关系，并进行有效的预测和决策。
在使用多元线性回归模型时，我们需要注意数据的选择和模型的建立，以确保模型的准确性和可靠性。
通过以上案例，我们对多元线性回归模型的应用有了更深入的理解，希望这对您有所帮助。
7.5案例分析
X2 153.20 190.00 240.30 301.12 361.00 420.00 491.76 501.00 529.20 552.72 771.16 811.80 988.43 1094.65
X3 6.53 9.12 8.10 10.10 10.93 11.85 12.28 13.50 15.29 18.10 19.61 17.22 18.60 23.53
2.多重共线性的后果： 如果各个解释变量之间有完全的共线性，则它 们的回归系数是不确定的，并且它们的方差会 无穷大。如果共线性是高度的但不完全的，回 归系数可估计，但有较大的标准误差。回归系 数不能准确地计。
3.诊断共线性的经验方法：
• 相关系数检验 • 辅助回归模型检验 • 方差膨胀因子法 • 直观判断法
资料来源：《天津统计年鉴》，1988年。
X4 1.23 1.30 1.80 2.09 2.39 3.90 5.13 5.47 6.09 7.97 10.18 11.79 11.54 11.68
X5 1.89 2.03 2.71 3.00 3.29 5.24 6.83 8.36 10.07 12.57 15.12 18.25 20.59 23.37
Y 98.45 100.70 102.80 133.95 140.13 143.11 146.15 144.60 148.94 158.55 169.68 162.14 170.09 178.69
X1 560.20 603.11 668.05 715.47 724.27 736.13 748.91 760.32 774.92 785.30 795.50 804.80 814.94 828.73
4.降低多重共线性的方法：
• 增大样本容量 • 剔除变量法 • 利用附加信息 • 变换变量形式 • 横截面数据与时序数据并用 • 逐步回归法
多元线性回归分析案例
多元线性回归分析案例多元线性回归分析是统计学中常用的一种分析方法，它可以用来研究多个自变量对因变量的影响，并建立相应的数学模型。
在实际应用中，多元线性回归分析可以帮助我们理解变量之间的关系，预测未来的趋势，以及制定相应的决策。
本文将通过一个实际案例来介绍多元线性回归分析的基本原理和应用方法。
案例背景。
假设我们是一家电子产品制造公司的市场营销团队，我们想要了解产品销量与广告投入、产品定价和市场规模之间的关系。
我们收集了过去一年的数据，包括每个月的产品销量（千台）、广告投入（万元）、产品定价（元/台）和市场规模（亿人）。
数据分析。
首先，我们需要对数据进行描述性统计分析，以了解各变量的分布情况和相关性。
我们计算了产品销量、广告投入、产品定价和市场规模的均值、标准差、最大最小值等统计量，并绘制了相关性矩阵图。
通过分析发现，产品销量与广告投入、产品定价和市场规模之间存在一定的相关性，但具体的关系还需要通过多元线性回归分析来验证。
多元线性回归模型。
我们建立了如下的多元线性回归模型：\[Sales = \beta_0 + \beta_1 \times Advertising + \beta_2 \times Price + \beta_3 \times MarketSize + \varepsilon\]其中，Sales表示产品销量，Advertising表示广告投入，Price表示产品定价，MarketSize表示市场规模，\(\beta_0, \beta_1, \beta_2, \beta_3\)分别为回归系数，\(\varepsilon\)为误差项。
模型验证。
我们利用最小二乘法对模型进行参数估计，并进行了显著性检验和回归诊断。
结果表明，广告投入、产品定价和市场规模对产品销量的影响是显著的，模型的拟合效果较好。
同时，我们还对模型进行了预测能力的验证，结果表明模型对未来产品销量的预测具有一定的准确性。
决策建议。
—多元线性回归分析案例
—多元线性回归分析案例多元线性回归分析是一种广泛使用的统计分析方法，用于研究多个自变量对一个因变量的影响程度。
在实际应用中，多元线性回归可以帮助我们理解变量之间的相互关系，并预测因变量的数值。
下面我们将以一个实际案例来介绍多元线性回归分析的应用。
假设我们是一家电子产品制造商，我们想研究影响手机销量的因素，并尝试通过多元线性回归模型来预测手机的销量。
我们选择了三个自变量作为影响因素：广告投入、价格和市场份额。
我们收集了一段时间内的数据，包括这三个因素以及对应的手机销量。
现在我们将利用这些数据来进行多元线性回归分析。
首先，我们需要将数据进行预处理和清洗。
我们检查数据的完整性和准确性，并去除可能存在的异常值和缺失值。
然后，我们对数据进行描述性统计分析，以了解数据的整体情况和变量之间的关系。
接下来，我们将建立多元线性回归模型。
我们将销量作为因变量，而广告投入、价格和市场份额作为自变量。
通过引入这些自变量，我们可以预测手机销量，并分析它们对销量的影响程度。
为了进行回归分析，我们需要估计模型的系数。
这可以通过最小二乘法来实现，该方法将使得模型的预测结果与实际观测值之间的残差平方和最小化。
接下来，我们将进行统计检验，以确定自变量对因变量的显著影响。
常见的统计指标包括回归系数的显著性水平、t值和p值。
在我们的案例中，假设多元线性回归模型的方程为：销量=β0+β1×广告投入+β2×价格+β3×市场份额+ε。
其中，β0、β1、β2和β3为回归系数，ε为误差项。
完成回归分析后，我们可以进行模型的诊断和评估。
我们可以检查模型的残差是否呈正态分布，以及模型的拟合程度如何。
此外，我们还可以通过交叉验证等方法评估模型的准确性和可靠性。
最后，我们可以利用训练好的多元线性回归模型来进行预测。
通过输入新的广告投入、价格和市场份额的数值，我们可以预测手机的销量，并根据预测结果制定相应的市场策略。
综上所述，多元线性回归分析是一种强大的统计工具，可用于分析多个自变量对一个因变量的影响。
多元线性回归模型案例
多元线性回归模型案例在统计学中，多元线性回归是一种用于研究多个自变量与一个因变量之间关系的方法。
它可以帮助我们了解各个自变量对因变量的影响程度，并预测因变量的取值。
本文将通过一个实际案例来介绍多元线性回归模型的应用。
案例背景：假设我们是一家房地产公司的数据分析师，公司希望通过分析房屋的各项特征来预测房屋的销售价格。
我们收集了一批房屋的数据，包括房屋的面积、卧室数量、浴室数量、地理位置等多个自变量，以及每套房屋的销售价格作为因变量。
数据准备：首先，我们需要对收集到的数据进行清洗和处理。
这包括处理缺失值、异常值，对数据进行标准化等操作，以确保数据的质量和可靠性。
在数据准备阶段，我们还需要将数据分为训练集和测试集，以便后续模型的建立和验证。
模型建立：接下来，我们使用多元线性回归模型来建立房屋销售价格与各项特征之间的关系。
假设我们的模型为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε。
其中，Y表示房屋销售价格，X1、X2、...、Xn表示房屋的各项特征，β0、β1、β2、...、βn表示模型的系数，ε表示误差项。
模型评估：建立模型后，我们需要对模型进行评估，以验证模型的拟合程度和预测能力。
我们可以使用各项统计指标如R方、均方误差等来评估模型的拟合程度和预测能力，同时也可以通过绘制残差图、QQ图等来检验模型的假设是否成立。
模型优化：在评估模型的过程中，我们可能会发现模型存在欠拟合或过拟合的问题，需要对模型进行优化。
优化的方法包括添加交互项、引入多项式项、进行特征选择等操作，以提高模型的拟合程度和预测能力。
模型应用：最后，我们可以使用优化后的模型来预测新的房屋销售价格。
通过输入房屋的各项特征，模型可以给出相应的销售价格预测值，帮助公司进行房地产市场的决策和规划。
结论：通过本案例，我们了解了多元线性回归模型在房地产数据分析中的应用。
通过建立、评估、优化和应用模型的过程，我们可以更好地理解各项特征对房屋销售价格的影响，并进行有效的预测和决策。
计量经济学案例分析
95539.1
159878.3
2005
116921.8
184937.4
2006
140974
216314.4
2007
166863.7
265810.3
2008
179921.4702
314045.4
2009
150648.0635
340902.8
2010
201722.147
401512.8
2011
236401.992
1423.32
模型检验
首先利用Eviews软件进行最小二乘估计，估计结果如下表所示：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/15/13 Time: 20:48 Sample: 1990 2011 Included observations: 22
0.980421 0.975814 11225.31 2.14E+09 -233.5509 0.586840
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)
另外，我国对外经济合作的好坏， 也直接影响进出口总额。这主要通过 对外承包工程合同金额这一指标来体 现。
综上，我们可以通过分析这三个影 响因素来对中国进出口总额进行回归 分析，设定多元线性回归模型，令中 国进出口总额为被解释变量Y，国内生 产总值为解释变量X1，财政收入为解 释变量X2，财政支出为解释变量X3， 对外承包工程合同金额为解释变量X4 ，得出多元线性回归方程：
多元线性回归模型的案例讲解
多元线性回归模型的案例讲解案例：房价预测在房地产市场中，了解各种因素对房屋价格的影响是非常重要的。
多元线性回归模型是一种用于预测房屋价格的常用方法。
在这个案例中，我们将使用多个特征来预测房屋的价格，例如卧室数量、浴室数量、房屋面积、地段等。
1.数据收集与预处理为了构建一个准确的多元线性回归模型，我们需要收集足够的数据。
我们可以从多个渠道收集房屋销售数据，例如房地产公司的数据库或者在线平台。
数据集应包括房屋的各种特征，例如卧室数量、浴室数量、房屋面积、地段等，以及每个房屋的实际销售价格。
在数据收集过程中，我们还需要对数据进行预处理。
这包括处理缺失值、异常值和重复值，以及进行特征工程，例如归一化或标准化数值特征，将类别特征转换为二进制变量等。
2.模型构建在数据预处理完成后，我们可以开始构建多元线性回归模型。
多元线性回归模型的基本方程可以表示为：Y=β0+β1X1+β2X2+……+βnXn其中，Y表示房屋价格，X1、X2、……、Xn表示各种特征，β0、β1、β2、……、βn表示回归系数。
在建模过程中，我们需要选择合适的特征来构建模型。
可以通过统计分析或者领域知识来确定哪些特征对房价具有显著影响。
3.模型评估与验证构建多元线性回归模型后，我们需要对模型进行评估和验证。
最常用的评估指标是均方误差（Mean Squared Error）和决定系数（R-squared）。
通过计算预测值与实际值之间的误差平方和来计算均方误差。
决定系数可以衡量模型对观测值的解释程度，取值范围为0到1，越接近1表示模型越好。
4.模型应用完成模型评估与验证后，我们可以将模型应用于新的数据进行房价预测。
通过将新数据的各个特征代入模型方程，可以得到预测的房价。
除了房价预测，多元线性回归模型还可以用于其他房地产市场相关问题的分析，例如预测租金、评估土地价格等。
总结：多元线性回归模型可以在房地产市场的房价预测中发挥重要作用。
它可以利用多个特征来解释房价的变化，并提供准确的价格预测。
R语言与多元线性回归分析计算案例
R语⾔与多元线性回归分析计算案例⽬录计算实例分析模型的进⼀步分析计算实例例 6.9 某⼤型⽛膏制造企业为了更好地拓展产品市场，有效地管理库存，公司董事会要求销售部门根据市场调查，找出公司⽣产的⽛膏销售量与销售价格，⼴告投⼊等之间的关系，从⽽预测出在不同价格和⼴告费⽤下销售量。
为此，销售部门的研究⼈员收集了过去30个销售周期（每个销售周期为4周）公司⽣产的⽛膏的销售量、销售价格、投⼊的⼴告费⽤，以及周期其他⼚家⽣产同类⽛膏的市场平均销售价格，如表6.4所⽰。
试根据这些数据建⽴⼀个数学模型，分析⽛膏销售量与其他因素的关系，为制订价格策略和⼴告投⼊策略提供数量依据。
分析由于⽛膏是⽣活的必需品，对于⼤多数顾客来说，在购买同类⽛膏时，更多的会关⼼不同品牌之间的价格差，⽽不是它们的价格本⾝。
因此，在研究各个因素对销售量的影响时，⽤价格差代替公司销售价格和其他⼚家平均价格更为合适。
模型的建⽴与求解记⽛膏销售量为Y，价格差为X1，公司的⼴告费为X2，假设基本模型为线性模型:输⼊数据，调⽤R软件中的lm（）函数求解，并⽤summary（）显⽰计算结果（程序名：exam0609.R）计算结果通过线性回归系数检验和回归⽅程检验，由此得到销售量与价格差与⼴告费之间的关系为：模型的进⼀步分析为进⼀步分析回归模型，我们画出y与x1和y与x2散点图。
从散点图上可以看出，对于y与x1，⽤直线拟合较好。
⽽对于y与x2，则⽤⼆次曲线拟合较好，如下图：绘制x1与y的散点图和回归直线绘制x2与y的散点图和回归曲线其中 I(X2^2)，表⽰模型中X2的平⽅项，及X22，从上图中，将销售量模型改为：似乎更合理，我们做相应的回归分析：此时，我们发现，模型残差的标准差Residual standard error有所下降，相关系数的平⽅Multiple R-squared有所上升，这说明模型修正的是合理的。
但同时也出现了⼀个问题，就是对于β2的P-值>0.05。
多元线性回归模型的案例分析
1. 表1列出了某地区家庭人均鸡肉年消费量Y 与家庭月平均收入X ，鸡肉价格P 1，猪肉价格P 2与牛肉价格P 3的相关数据。
年份Y/千克 X/元 P 1/(元/千克)P 2/(元/千克)P 3/(元/千克)年份Y/千克 X/元 -P 1/(元/千克)P 2/(元/千克)P 3/(元/千克)19803971992 —911 1981413《1993931 1982439 ·199410211983 )459 19951165：1984492 19961349 |19855281997%1449 1986560，19981575 1987624 *199917591988 * 666 20001994)198971720012258 )19907682002!24781991843,（1） 求出该地区关于家庭鸡肉消费需求的如下模型：01213243ln ln ln ln ln Y X P P P u βββββ=+++++（2） 请分析，鸡肉的家庭消费需求是否受猪肉及牛肉价格的影响。
先做回归分析，过程如下：输出结果如下：所以，回归方程为：]123ln 0.73150.3463ln 0.5021ln 0.1469ln 0.0872ln Y X P P P =-+-++由上述回归结果可以知道，鸡肉消费需求受家庭收入水平和鸡肉价格的影响，而牛肉价格和猪肉价格对鸡肉消费需求的影响并不显著。
验证猪肉价格和鸡肉价格是否有影响，可以通过赤池准则（AIC ）和施瓦茨准则（SC ）。
若AIC 值或SC 值增加了，就应该去掉该解释变量。
去掉猪肉价格P 2与牛肉价格P 3重新进行回归分析，结果如下：,Variable Coefficient Std. Error t-Statistic% Prob. ]CLOG(X)、LOG(P1)!R-squared Mean dependent var:Adjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid —Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)}…通过比较可以看出，AIC值和SC值都变小了，所以应该去掉猪肉价格P2与牛肉价格P3这两个解释变量。
eviews多元线性回归案例分析
一、研究的目的要求改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为亿元到2002年已增长到亿元25年间增长了33倍。
为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。
影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。
（2）公共财政的需求，税收收入是财政的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算指出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能有一定的影响。
（3）物价水平。
我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的DGP等指标和和经营者收入水平都与物价水平有关。
（4）税收政策因素。
我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984—1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。
税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增%。
但是第二次税制改革对税收的增长速度的影响不是非常大。
因此可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。
二、模型设定为了反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的‘国家财政收入’中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量，以放映国家税收的增长；选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。
由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑。
所以解释变量设定为可观测“国内生产总值（GDP）”、“财政支出”、“商品零售物价指数”从《中国统计年鉴》收集到以下数据年份财政收入（亿元）Y国内生产总值(亿元）X2财政支出（亿元）X3商品零售价格指数（%)X419781979102 198**** ****19821983198471711985198**** ****19881989199019911992199319941995199619971998199997 200020012002设定线性回归模型为：Y i=β0+β2X2+β3X3+β4X4+μ三、参数估计利用eviews软件可以得到Y关于X2的散点图：可以看出Y和X2成线性相关关系Y关于X3的散点图：可以看出Y和X3成线性相关关系Y关于X1的散点图：Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 12/01/09 Time: 13:16 Sample: 1978 2002Included observations: 25Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C X2 X3 X4R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid1463163.Schwarz criterion Log likelihood F-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic )模型估计的结果为：Y i=+++t={} {} {} {}R2= R2= F= df=21四、模型检验1.经济意义检验模型估计结果说明，在假定其他变量不变的情况下，当年GDP每增长1亿元，税收收入就会增长亿元；在假定其他变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入就会增长亿元；在假定其他变量不变的情况下，当零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长亿元。
SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析
SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析多元线性回归，主要是研究⼀个因变量与多个⾃变量之间的相关关系，跟⼀元回归原理差不多，区别在于影响因素（⾃变量）更多些⽽已，例如：⼀元线性回归⽅程为：毫⽆疑问，多元线性回归⽅程应该为：上图中的 x1, x2, xp分别代表“⾃变量”Xp截⽌，代表有P个⾃变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成⼀个矩阵，如下图所⽰：那么，多元线性回归⽅程矩阵形式为：其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满⾜以下四个条件，多元线性⽅程才有意义（⼀元线性⽅程也⼀样）1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。
2：⽆偏性假设，即指：期望值为03：同共⽅差性假设，即指，所有的随机误差变量⽅差都相等4：独⽴性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独⽴，可以⽤协⽅差解释。
今天跟⼤家⼀起讨论⼀下，SPSS---多元线性回归的具体操作过程，下⾯以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。
通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建⽴拟合多元线性回归模型。
数据如下图所⽰：点击“分析”——回归——线性——进⼊如下图所⽰的界⾯：将“销售量”作为“因变量”拖⼊因变量框内，将“车长，车宽，耗油率，车净重等10个⾃变量拖⼊⾃变量框内，如上图所⽰，在“⽅法”旁边，选择“逐步”，当然，你也可以选择其它的⽅式，如果你选择“进⼊”默认的⽅式，在分析结果中，将会得到如下图所⽰的结果：（所有的⾃变量，都会强⾏进⼊）如果你选择“逐步”这个⽅法，将会得到如下图所⽰的结果：（将会根据预先设定的“F统计量的概率值进⾏筛选，最先进⼊回归⽅程的“⾃变量”应该是跟“因变量”关系最为密切，贡献最⼤的，如下图可以看出，车的价格和车轴跟因变量关系最为密切，符合判断条件的概率值必须⼩于0.05，当概率值⼤于等于0.1时将会被剔除）“选择变量(E)" 框内，我并没有输⼊数据，如果你需要对某个“⾃变量”进⾏条件筛选，可以将那个⾃变量，移⼊“选择变量框”内，有⼀个前提就是：该变量从未在另⼀个⽬标列表中出现！，再点击“规则”设定相应的“筛选条件”即可，如下图所⽰：点击“统计量”弹出如下所⽰的框，如下所⽰：在“回归系数”下⾯勾选“估计，在右侧勾选”模型拟合度“ 和”共线性诊断“ 两个选项，再勾选“个案诊断”再点击“离群值”⼀般默认值为“3”，（设定异常值的依据，只有当残差超过3倍标准差的观测才会被当做异常值）点击继续。
基于SPSS多元线性回归分析的案例
农民收入影响因素的多元回归分析自改革开放以来,虽然中国经济平均增长速度为9.5 % ,但二元经济结构给经济发展带来的问题仍然很突出。
农村人口占了中国总人口的70 %多,农业产业结构不合理,经济不发达,以及农民收入增长缓慢等问题势必成为我国经济持续稳定增长的障碍。
正确有效地解决好“三农”问题是中国经济走出困境,实现长期稳定增长的关键。
其中,农民收入增长是核心,也是解决“三农”问题的关键。
本文力图应用适当的多元线性回归模型,对有关农民收入的历史数据和现状进行分析,寻找其根源,探讨影响农民收入的主要因素,并在此基础上对如何增加农民收入提出相应的政策建议。
一、回归模型的建立（1）数据的收集根据实际的调查分析，我们在影响农民收入因素中引入3个解释变量。
即：X2-财政用于农业的支出的比重，X3-乡村从业人员占农村人口的比重，X4 -农作物播种面积1991223.2510.2650.92149585.8 1992233.1910.0551.53149007.1 1993265.679.4951.86147740.7 1994335.169.252.12148240.6 1995411.298.4352.41149879.3 1996460.688.8253.23152380.6 1997477.968.354.93153969.2 1998474.0210.6955.84155705.7 1999466.88.2357.16156372.8 2000466.167.7559.33156299.9 2001469.87.7160.62155707.9 2002468.957.1762.02154635.5 2003476.247.1263.721524152004499.399.6765.64153552.6 2005521.27.2267.59155487.7（1）回归模型的构建Y i=1+2X2+3X3+4X4+u i二、回归模型的分析（1）多重共线性检验系数a(2)模型异方差的检验异方差产生的原因有：数据质量原因、模型设定原因。
多元线性回归模型的案例分析
多元线性回归模型的案例分析在实际生活中，多元线性回归模型可以广泛应用于各个领域。
以下是一个案例分析，以说明多元线性回归模型的应用。
案例：房价预测背景：城市的房地产公司想要推出一款房屋估价服务，帮助人们预测房屋的销售价格。
他们收集了一些相关数据，如房屋的面积、房间的数量、地理位置等因素，并希望通过建立一个多元线性回归模型来实现房价的预测。
步骤：1.数据收集：收集相关数据。
在本案例中，我们收集到了50个样本数据，每个样本包含了房屋的面积、房间的数量和房屋的销售价格。
2.数据预处理：对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
在本案例中，我们假设数据已经经过清洗，没有缺失值和异常值。
3.特征选择：选择合适的特征变量。
在本案例中，我们选择房屋的面积和房间的数量作为特征变量，房屋的销售价格作为目标变量。
4.模型建立：建立多元线性回归模型。
根据特征变量和目标变量的关系，建立多元线性回归方程。
在本案例中，假设多元线性回归方程为：房价=β0+β1×面积+β2×房间数量+ε，其中β0、β1和β2分别为回归系数，ε为误差项。
5.模型训练：使用样本数据对模型进行训练。
通过最小二乘法等方法，估计出回归系数的取值。
6.模型评估：评估模型的性能。
通过计算模型的均方误差（MSE）、决定系数（R²）等指标，评估模型的拟合效果和预测能力。
7.模型应用：将模型用于房价的预测。
当有新的房屋数据输入时，通过模型的预测方程，可以得到该房屋的预测销售价格。
通过上述步骤，我们可以建立一个多元线性回归模型，并通过该模型对房价进行预测。
这个模型可以帮助房地产公司提供房价估价服务，也可以帮助购房者了解合理的房价范围。
多元线性回归模型案例
多元线性回归模型案例多元线性回归是一种常见的统计分析方法，用于建立一个因变量与多个自变量之间的关系模型。
该模型可以帮助我们理解自变量对因变量的影响，并用于预测新数据的因变量取值。
本文将介绍一个实际案例，说明如何使用多元线性回归模型进行分析。
假设我们是一家电商公司，想要探究哪些因素会对在线销售额产生影响。
为了实现这一目标，我们收集了一年内的销售数据，并选取了以下变量作为自变量：1.广告费用：对于每个月，我们记录了投入到在线广告的费用。
2.促销活动：我们将每种促销活动的销售额记录成一个二进制变量，代表该促销活动是否进行。
3.季节性：我们记录了每个月的季节性变量，例如，一年中的第一个季度为1，第二个季度为2，以此类推。
同时，我们将每月的销售额作为因变量。
基于这些数据，我们将应用多元线性回归模型来分析这些自变量对销售额的影响。
首先，我们需要进行数据预处理。
这包括处理缺失值，检查异常值，并将分类变量进行独热编码转换。
我们还可以计算自变量之间的相关性，以了解它们是否具有高度相关性。
如果有，我们可能需要进行变量转换或删除一些自变量。
接下来，我们可以使用多元线性回归模型来建立销售额与自变量之间的关系。
模型可以表示如下：销售额=β₀+β₁×广告费用+β₂×促销活动+β₃×季节性+ɛ其中，β₀,β₁,β₂,β₃是回归系数，ɛ是误差项。
我们的目标是估计这些回归系数，以便预测新数据的销售额。
为了估计这些回归系数，我们可以使用最小二乘法。
最小二乘法的核心思想是最小化残差平方和，即模型预测值与实际值之间的差异。
通过最小化这个差异，我们可以找到使模型最拟合数据的回归系数。
在我们的案例中，我们可以使用各种统计软件或编程语言（如R或Python）来实现多元线性回归，并计算回归系数的估计值。
这些软件和语言通常具有内置的回归函数，只需提供数据和自变量就可以进行回归分析。
一旦我们获得了估计的回归系数，我们可以进行模型的解释和推断。
多元线性回归案例分析
多元线性回归案例分析案例背景:我们假设有一家制造业公司，想要研究员工的工作效率与其工作经验、教育水平和工作时间之间的关系。
公司收集了100名员工的数据，并希望通过多元线性回归模型来分析这些变量之间的关系。
数据收集:公司收集了每个员工的工作效率(因变量)、工作经验、教育水平和工作时间(自变量)的数据。
假设工作效率由工作经验、教育水平和工作时间这三个因素决定。
根据所收集的数据，我们可以建立如下的多元线性回归模型:工作效率=β0+β1*工作经验+β2*教育水平+β3*工作时间+ε在这个模型中，β0、β1、β2和β3分别是待估参数，代表截距和自变量的系数；ε是误差项，代表模型中未被解释的因素。
模型参数的估计:通过最小二乘法可以对模型中的参数进行估计。
最小二乘法的目标是让模型的预测值与观测值之间的残差平方和最小化。
模型诊断:在对模型进行参数估计后，我们需要对模型进行诊断，以评估模型的质量和稳定性。
常见的模型诊断方法包括：检查残差的正态分布、残差与自变量的无关性、残差的同方差性等。
模型解释和预测:根据参数估计结果，可以对模型进行解释和预测。
例如，我们可以解释每个自变量与因变量之间的关系，并分析它们的显著性。
我们还可以通过模型进行预测，比如预测一位具有一定工作经验、教育水平和工作时间的员工的工作效率。
结果分析:根据对模型的诊断和解释，我们可以对结果进行分析。
我们可以得出结论，一些自变量对因变量的影响显著，而其他自变量对因变量的影响不显著。
这些结论可以帮助公司更好地理解员工工作效率与工作经验、教育水平和工作时间之间的关系，并采取相应的管理措施来提高工作效率。
总结:通过以上的案例分析，我们可以看到多元线性回归在实际中的应用。
它可以帮助我们理解多个自变量与一个因变量之间的关系，并对因变量进行预测和解释。
通过多元线性回归分析，我们可以更好地了解因素对于结果的作用，并根据分析结果进行决策和管理。
然而，需要注意的是，多元线性回归的结果可能受到多种因素的影响，我们需要综合考虑所有的因素来做出准确的分析和决策。
r语言多元线性回归分析案例
r语言多元线性回归分析案例R语言多元线性回归分析案例。
在统计学中，多元线性回归分析是一种用于研究自变量和因变量之间关系的方法。
它可以帮助我们理解多个自变量对因变量的影响，以及它们之间的相互关系。
在本文中，我们将使用R语言进行多元线性回归分析，并通过一个实际案例来演示这一过程。
首先，我们需要准备好我们的数据集。
在这个案例中，我们将使用一个虚拟的数据集，其中包括了三个自变量，X1、X2、X3，以及一个因变量，Y。
我们的目标是建立一个多元线性回归模型，来探究自变量与因变量之间的关系。
接下来，我们将加载我们的数据集，并进行一些基本的数据探索。
我们可以使用R语言中的summary()函数来查看数据的基本统计信息，以及各个变量之间的相关性。
这可以帮助我们初步了解数据的特征，为接下来的分析做好准备。
然后，我们将使用R语言中的lm()函数来建立多元线性回归模型。
在这个函数中，我们需要指定因变量和自变量的关系，然后R语言将会自动帮我们拟合出一个多元线性回归模型。
接着，我们可以使用summary()函数来查看模型的拟合效果，包括各个自变量的系数、显著性水平等信息。
在模型建立完成之后，我们可以进行一些模型诊断，来检验我们的多元线性回归模型是否符合统计假设。
比如，我们可以使用R语言中的plot()函数来绘制残差图，以及QQ图，来检验残差是否符合正态分布。
此外，我们还可以使用anova()函数来进行方差分析，来检验模型的显著性。
最后，我们可以使用我们建立的多元线性回归模型来进行预测。
我们可以输入新的自变量数值，然后利用predict()函数来预测因变量的数值。
这样，我们就可以利用我们建立的模型来做出一些预测，从而帮助我们理解自变量和因变量之间的关系。
通过以上步骤，我们成功地使用R语言进行了多元线性回归分析，并建立了一个多元线性回归模型。
通过这个案例，我们不仅学会了如何使用R语言进行多元线性回归分析，还深入了解了自变量和因变量之间的复杂关系。
多元线性回归的案例
多元线性回归的案例多元线性回归是一种统计方法，用于研究多个自变量对因变量的影响程度和方向。
在实际应用中，多元线性回归可以用于解释自然和社会科学领域中的现象和问题。
以下是一些多元线性回归的案例，以说明其在不同领域中的应用。
1.金融领域：多元线性回归可以用于解释股票市场中股价的涨跌。
自变量可以包括经济指标（如GDP、CPI）、公司财报数据（如销售额、利润）和市场相关信息（如市盈率、市净率）。
通过构建模型，可以分析不同自变量对股价的影响，并预测未来的股价走势。
2.医学研究：多元线性回归可以用于分析医学数据，如研究一种药物对疾病治疗效果的影响。
自变量可以包括药物剂量、患者的年龄、性别等因素。
通过建立模型，可以评估不同因素对治疗效果的影响，并制定合理的治疗方案。
3.教育领域：多元线性回归可以用于研究教育投入和学生考试成绩之间的关系。
自变量可以包括学校的教师数量、教育经费、学生人数等因素。
通过建立模型，可以分析这些因素对学生成绩的影响，并为改善教育质量提供科学依据。
4.市场营销：多元线性回归可以用于分析消费者购买行为。
自变量可以包括产品价格、广告投入和竞争对手的行动等因素。
通过建立模型，可以了解这些因素对消费者决策的影响，制定有效的市场营销策略，提高产品销售量。
5.环境科学：多元线性回归可以用于分析环境污染的原因和影响因素。
自变量可以包括工业排放数量、交通流量、气候条件等因素。
通过建立模型，可以了解不同因素对环境污染的贡献程度，制定合理的环境保护政策。
以上仅是多元线性回归的一些应用案例，实际上，它在各个领域都有广泛的应用。
在使用多元线性回归时，需要注意数据的选择和分析方法的合理性，以准确评估自变量对因变量的影响。
同时，还可以通过模型的调整和检验，不断优化预测效果，提高研究的科学性和可靠性。
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案例分析--多元线形模型农户收入影响的实证分析---来自云南红河农户数据一、研究的问题描述农户收入的影响因素：物质资本？人力资本？二、模型设计),,,(21U Z K K F Y =在线性假定下，U Z CK BK A Y ++++=θ21变量说明：（1）研究变量：农户收入，用农户人均纯收入来测度，农户纯收入、生产性固定资产取对数（2）物质资本：耕地、生产性固定资产（3）人力资本：劳动者经验、受教育程度，劳动者经验=农户劳动力平均年龄-平均受教育程度-6（4）家庭因素（控制变量）：劳动力人数、总人口三、样本数据说明income labor land asetMin. : 8.48 Min. :1.000Min. : 0.000 Min. : 01st Qu.: 1761.21 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.600 1st Qu.: 2538Median : 2857.14 Median :3.000 Median :4.900 Median : 6000Mean : 3753.47 Mean :2.964 Mean :6.702 Mean : 107293rd Qu.: 4632.94 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:8.000 3rd Qu.: 12700Max. :54524.62 Max. :8.000Max. :51.000 Max. :500000age edu popuMin. :18.00 Min. : 1.00 Min. :1.0001st Qu.:33.00 1st Qu.: 6.00 1st Qu.:3.000Median :36.33 Median : 7.50 Median :4.000Mean :37.02 Mean : 7.15 Mean : 4.3193rd Qu.:40.50 3rd Qu.: 9.00 3rd Qu.: 5.000Max. :52.00 Max. :15.00 Max. :13.000dim(s)[1] 2888 7R程序：s=read.csv("sam.csv",header=TRUE)summary(s)exper=s$age-s$edu-6R程序：attach(s)hist(income,freq=FALSE)lines(density(income),col=4)hist(log(income),freq=FALSE)lines(density(log(income)),col=4)四、模型估计与检验1．模型估计R程序：s_lm=lm(log(income)~exper+edu+land+log(1+aset)+I(popu/labo r),data=s)summary(s_lm)Call:lm(formula = log(income) ~ exper + edu + land + log(1 + aset) +popu + labor, data = s)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-6.1992 -0.3392 0.0360 0.4217 2.6728Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) 7.111715 0.133526 53.261 < 2e-16 ***exper 0.012545 0.002513 4.991 6.35e-07 ***edu 0.063614 0.006886 9.239 < 2e-16 ***land 0.013031 0.002038 6.395 1.86e-10 ***log(1 + aset) 0.065378 0.010205 6.406 1.73e-10 ***popu -0.153812 0.012342 -12.463 < 2e-16 ***labor 0.034805 0.015207 2.289 0.0222 *---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 0.7185 on 2881 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.1544, Adjusted R-squared: 0.1526F-statistic: 87.64 on 6 and 2881 DF, p-value: < 2.2e-162．异方差诊断对于截面数据，主要是异常值和异方差检验。
（1）图图1考察：0XEε，显示模型是不完美的。
(=)图2考察：残差的正态性，显然不具有正态性。
结论：直观的来看，模型具有异方差性。
（2）hat 矩阵如果I X Var 2)(σε=，方差协方差矩阵为： T T X X X X H H I X Var 12)(),()ˆ(-=-=σε----hat 矩阵。
异方差的诊断主要看H 中的主对角线上的元素ii h 。
)1()ˆ(2ii i h X Var -=σεR 程序：library(sandwich)s_hat=hatvalues(s_lm)plot(s_hat)abline(h=c(1,3)*mean(ps_hat),col=2) abline(h=c(1,3,5)*mean(ps_hat),col=2)which(s_hat>3*mean(s_hat))32 38 52 207 290 296 310 389 478 507 626 816 817 818 823824 825 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1075 1078 1234 1254 1256 12581269 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1289 1290 1291 1292 1294 12951296 1297 1298 1718 1856 2011 2145 2147 2150 2152 24182446 2449 2464 24702485 25553．异方差检验（1）BP检验studentized Breusch-Pagan testdata: s_lmBP = 46.5316, df = 6, p-value = 2.32e-08模型存在异方差。
（2）WHITE检验bptest(s_lm,~exper+edu+land+log(1+aset)+popu+labor +I(exper*edu)+I(exper*land)+I(exper*log(1+aset))+I( exper*popu)+I(exper*labor)+I(edu*land)+I(edu*log(1+aset))+I(edu*popu)+I(edu*l abor)+I(land*log(1+aset))+I(land*popu)+I(land*labor)+I(log(1+aset)*popu)+I(log(1+aset)*labor)+I(labor*po pu)+I(exper^2)+I(edu^2)+I(land^2)+I((log(1+aset))^2)+I( popu^2)+I(labor^2),data=s)data: s_lmBP = 119.6131, df = 27, p-value = 1.265e-134．模型设定的检验（Testing the functional form）This is what Ramsey’s RESET (regression specification error test; Ramsey 1969) does: it takes powers of the fitted values ˆy and tests whether they have a significant influence when added to the regression model. Alternatively, powersof the original regressors or of the first principal component of X can be used.RESET testdata: s_lmRESET = 8.1263, df1 = 2, df2 = 2879, p-value = 0.0003025 重新设定模型：Call:lm(formula = log(income) ~ exper + edu + land + log(1 + aset) +popu + labor + I(land * log(1 + aset)) + I(land * popu) +I((log(1 + aset))^2) + I(popu^2), data = s)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-6.3187 -0.3374 0.0297 0.4171 2.5489Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 8.346695 0.251939 33.130 < 2e-16 *** exper 0.010011 0.002569 3.897 9.95e-05 ***edu 0.057936 0.006925 8.366 < 2e-16 *** land -0.022697 0.016925 -1.341 0.18002log(1 + aset) -0.106412 0.049878 -2.133 0.03297 * popu -0.346373 0.044671 -7.754 1.23e-14 *** labor 0.034653 0.015104 2.294 0.02185 *I(land * log(1 + aset)) 0.004805 0.001743 2.757 0.00587 **I(land * popu) -0.002328 0.001271 -1.832 0.06703 .I((log(1 + aset))^2) 0.009990 0.003330 3.000 0.00272 **I(popu^2) 0.021402 0.004598 4.655 3.39e-06 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 0.7133 on 2877 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.1677, Adjusted R-squared: 0.1648F-statistic: 57.95 on 10 and 2877 DF, p-value: < 2.2e-16RESET testdata: s_lm11RESET = 0.7335, df1 = 2, df2 = 2875, p-value = 0.4803（2）HC估计vcov(s_lm)vcovHC(s_lm)coeftest(s_lm,vcov=vcovHC)t test of coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 7.1117149 0.1323043 53.7527 < 2.2e-16 ***exper 0.0125449 0.0027155 4.6198 4.010e-06 ***edu 0.0636142 0.0071681 8.8746 < 2.2e-16 ***land 0.0130313 0.0021192 6.1492 8.863e-10 ***log(1 + aset) 0.0653783 0.0118026 5.5393 3.3 10e-08 ***popu -0.1538120 0.0123739 -12.4304 < 2.2e-16 ***labor 0.0348052 0.0147977 2.3521 0.01874 * ---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘5．模型的合理估计（1）FGLS)log exp()(21222i i i i x x x E γγσεγ+==R 程序：auxreg11=lm(log(residuals(s_lm)^2)~exper+edu+land+log(1+aset)+popu+l abor++I(land*log(1+aset))+I(land*popu)+I((log(1+aset))^2)+I(popu^2),data=s)> s_fgls11=lm(log(income)~exper+edu+land+log(1+aset)+popu+labor ++I(land*log(1+aset))+I(land*popu)+I((log(1+aset))^2)+I(popu^2),weigh ts=1/exp(fitted(auxreg11)),data=s)> summary(s_fgls11)Call:lm(formula = log(income) ~ exper + edu + land + log(1 + aset) + popu + labor + I(land * log(1 + aset)) + I(land * popu) +I((log(1 + aset))^2) + I(popu^2), data = s, weights = 1/exp(fitted(auxreg11)))Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-18.8653 -1.0939 0.1058 1.3067 7.0914Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 8.762349 0.304134 28.811 < 2e-16 *** exper 0.009554 0.002435 3.924 8.90e-05 *** edu 0.055950 0.006410 8.728 < 2e-16 *** land -0.003220 0.014662 -0.220 0.826174 log(1 + aset) -0.247001 0.068866 -3.587 0.000340 *** popu -0.323127 0.048913 -6.606 4.68e-11 *** labor 0.032202 0.013727 2.346 0.019050 * I(land * log(1 + aset)) 0.002964 0.001488 1.992 0.046511 *I(land * popu) -0.003249 0.001349 -2.409 0.016060 *I((log(1 + aset))^2) 0.020142 0.004598 4.380 1.23e-05 ***I(popu^2) 0.019792 0.004796 4.127 3.78e-05 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 2.155 on 2877 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.19, Adjusted R-squared: 0.1872F-statistic: 67.5 on 10 and 2877 DF, p-value: < 2.2e-16（2）Resistant Regressionlibrary("MASS")s_lts11=lqs(log(income)~exper+edu+land+log(1+aset)+popu+la bor+I(land*log(1+aset))+I(land*popu)+I((log(1+aset))^2)+I(pop u^2),data=s)summary(s_lts11)smallresid=which(abs(residuals(s_lts11)/s_lts11$scale[2])< =2.5)X=model.matrix(s_lm11)[,-1]Xcv=cov.rob(X)nohighlel=which(sqrt(mahalanobis(X,Xcv$center,Xcv$cov))<=2 .5)goodobs=unique(c(smallresid,nohighlel))rownames(s)[-goodobs]s_rob11=update(s_lm11,subset=goodobs)summary(s_rob11)Call:lm(formula = log(income) ~ exper + edu + land + log(1 + aset) +popu + labor + I(land * log(1 + aset)) + I(land * popu) +I((log(1 + aset))^2) + I(popu^2), data = s, subset = goodobs)Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-3.5597 -0.3411 0.0048 0.3626 1.9217Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 9.0123680 0.2750327 32.768 < 2e-16 *** exper 0.0114838 0.0021448 5.354 9.30e-08 *** edu 0.0667264 0.0058123 11.480 < 2e-16 *** land -0.0080281 0.0150048 -0.535 0.59267 log(1 + aset) -0.3273931 0.0604857 -5.413 6.74e-08 *** popu -0.3591535 0.0407376 -8.816 < 2e-16 *** labor 0.0371087 0.0125340 2.961 0.00310 **I(land * log(1 + aset)) 0.0017944 0.0015103 1.188 0.23489I(land * popu) 0.0004621 0.0013949 0.331 0.74047I((log(1 + aset))^2) 0.0268468 0.0038872 6.906 6.15e-12 ***I(popu^2) 0.0196656 0.0040494 4.856 1.26e-06 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 0.5789 on 2751 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.2883, Adjusted R-squared: 0.2857F-statistic: 111.4 on 10 and 2751 DF, p-value: < 2.2e-16(3) 分位数回归library("quantreg")s_f=log(income)~exper+edu+land+log(1+aset)+popu+labors_rq25=rq(s_f,tau=0.25,data=s)s_rq75=rq(s_f,tau=0.75,data=s)anova(s_rq25,s_rq75)anova(s_rq25,s_rq75,joint=FALSE)s_rqbig=rq(s_f,tau=seq(0.05,0.95,by=0.05),data=s)s_rqbigs=summary(s_rqbig)plot(s_rqbigs)五、模型构建评述1．截面数据估计模型要进行异方差的检验，检验的方法较多。