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t=(17.5541)(2.8143)(10.2101)
R^2=0.9345F=99.8163
2.R^2=0.9345说明模型有很高的拟合优度,F检验也是高度显著,说明汽车的产量(x1)和建筑业产值(x2)对销售额的(y)的影响是显著的。
3.经济含义:
说明我国机电行业销售额的相对变动不仅与汽车产量的变动有关还和建筑业产值的变动有关。
当汽车产量相对增加1%时,机电行业销售额相对增加0.1378%,当建筑业产值相对增加1%时,机电行业销售额相对增加0.5685%
4.
y=-57.4545+45.7056x1+11.9334x2+u
t=(-0.7091)(2.9169)(7.8688)
R^2=0.9039F=65.8399
5.
模型一的R^2大于模型二的R^2
6.进行残差分析
模型一:
模型二:
我选择模型一。
第二题
国内生产总值(x)和出口总额(y)存在差距逐渐增大的增长趋势,国内生产总值和出口总额的变动关系密切,二者为非线性的曲线关系。
因此,可初步将模型设定为指数函数模型。
对数模型和二次函数模型并分别进行估计。
2.
指数函数模型:
logy=-7.0836+1.4660logx
t=(-20.9677)(42.0440)
R^2=0.9893F=1767.697
对数函数模型:
y=-31223.28+3559.794log(x)
t=(-6.0604)(6.6944)
R^2=0.7023F=44.8146
二次函数模型:
y=396.1586-8.60*10^-5x+2.24*10^-6x^2
t=(1.0799)(-0.0028)(5.6466)
R^2=0.9714
F=305.3469
双对数函数模型:
logy=-7.0836+1.4661log(x)
T=(-20.9677)(42.0439)
R^2=0.9894F=1767.697
二次函数的x解释变量没有通过t检验。
双对数函数和指数函数的拟合优度最高,因此对这两种模型再进行比较。
对比以下两表可以发现,虽然指数函数模型总拟合误差比较小,但其近期误差却比双对数函数模型大。
所以,如果所建立的模型时用于经济预测,则指数函数模型更加适合。
(双对数函数的残差分布表)
(指数函数的残差分布表)
3.
注:
显著性水平α=0.05下DW临界值
d_L=1.22,d_U=1.42
指数函数的异方差性检验图
双对数函数的异方差性检验图
指数函数p值较小存在异方差性。
残差图分析
指数函数模型的残差图
双对数函数模型的残差图
指数函数模型的残差分布有明显扩大的趋势,而双对数函数模型残差分布较小。
偏相关系数检验:
指数函数模型的偏相关系数检验
双对数函数模型的偏相关系数检验
指数函数第1期偏相关系数的直方块超过了虚线,则表明指数函数存在一阶自相关。
双对数函数模型存在二阶和三阶自相关。
出师表
两汉:
诸葛亮
先帝创业未半而中道崩殂,今天下三分,益州疲弊,此诚危急存亡之秋也。
然侍卫之臣不懈于内,忠志之士忘身于外者,盖追先帝之殊遇,欲报之于陛下也。
诚宜开张圣听,以光先帝遗德,恢弘志士之气,不宜妄自菲薄,引喻失义,以塞忠谏之路也。
宫中府中,俱为一体;
陟罚臧否,不宜异同。
若有作奸犯科及为忠善者,宜付有司论其刑赏,以昭陛下平明之理;
不宜偏私,使内外异法也。
侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等,此皆良实,志虑忠纯,是以先帝简拔以遗陛下:
愚以为宫中之事,事无大小,悉以咨之,然后施行,必能裨补阙漏,有所广益。
将军向宠,性行淑均,晓畅军事,试用于昔日,先帝称之曰“能”,是以众议举宠为督:
愚以为营中之事,悉以咨之,必能使行阵和睦,优劣得所。
亲贤臣,远小人,此先汉所以兴隆也;
亲小人,远贤臣,此后汉所以倾颓也。
先帝在时,每与臣论此事,未尝不叹息痛恨于桓、灵也。
侍中、尚书、长史、参军,此悉贞良死节之臣,愿陛下亲之、信之,则汉室之隆,可计日而待也
。
臣本布衣,躬耕于南阳,苟全性命于乱世,不求闻达于诸侯。
先帝不以臣卑鄙,猥自枉屈,三顾臣于草庐之中,咨臣以当世之事,由是感激,遂许先帝以驱驰。
后值倾覆,受任于败军之际,奉命于危难之间,尔来二十有一年矣。
先帝知臣谨慎,故临崩寄臣以大事也。
受命以来,夙夜忧叹,恐托付不效,以伤先帝之明;
故五月渡泸,深入不毛。
今南方已定,兵甲已足,当奖率三军,北定中原,庶竭驽钝,攘除奸凶,兴复汉室,还于旧都。
此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。
至于斟酌损益,进尽忠言,则攸之、祎、允之任也。
愿陛下托臣以讨贼兴复之效,不效,则治臣之罪,以告先帝之灵。
若无兴德之言,则责攸之、祎、允等之慢,以彰其咎;
陛下亦宜自谋,以咨诹善道,察纳雅言,深追先帝遗诏。
臣不胜受恩感激。
今当远离,临表涕零,不知所言。