——以中國1985~2023年財政收入y和國內生產總值（gdp）為例以gdp為橫軸，y為縱軸的散點圖
以gdp為解釋變數，y為被解釋變數，建立一元線性回歸方程：
yi=β0+β1·gdpi
圖3：回歸分析結果
可得出0=-3225.757 1=0.197398財政收入隨國內生產總值變化的一元線性回歸方程為：
=-3225.757+0.197398·gdpr2=0.981461
斜率的經濟意義是：在1985~2023年間，gdp每增加一單位，財政收入平均增加0.197398單位。
模型檢驗
①擬合優度檢驗:
上圖回歸分析結果得 r2=0.981461可決係數大，可知回歸直線與樣本點擬合程度好，可認為解釋變數變被解釋變數的解釋程度高。
②變數的顯著性檢驗
運用t檢驗對變數進行顯著性檢驗
h0：βi=0;h1: βi≠0
在給定顯著水平α=0.05下，差t分布表知，自由度為25-2=23的t分布的臨界值
tα/2(n-2)=2.06
由圖3中回歸分析結果知：對β0，t=2.52>2.08,拒絕原假設；
對β1，t=22.72>2.08,拒絕原假設結論：估計的截距項和斜率項均顯著不為零
作歷史模擬圖，並計算平均絕對百分比誤差：
mape=42.09005
外推檢驗
將2023年資料代入
=-3225.757+0.197398·gdp2009=67539.8283
y2009=68518.3
計算得出比較誤差為:0.01428<5%
第三章一元線性回歸模型
第一節一元線性回歸模型及其基本假設 第二章回歸分析的基本思想指出，由於總體實際上是未知的，必須根據樣本回歸模型估計總體回歸模型，回歸分析的目的就是盡量使得樣本回歸模型接近總體回歸模型，那麼採取什麼方法估計樣本回歸模型才使得估計出的樣本回歸模型是總體回歸模型的乙個較好估計值呢？這裡包括兩個問題 一是採...
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