學院：經管學院
專業：會計專業
班級：09級會計3班
小組成員：李勝幹 2009164807石小強
一元線性回歸檢驗
乙個國家的貨物周轉量與貨運量是密不可分的，為了考察貨物周轉量與貨運量之間的關係，利用計量經濟學的方法，進行回歸分析。中國1990—2023年貨運量與貨運周轉量的資料如表1.1所示。
1 建立模型
根據表一資料，為對其進行線性回歸分析，建立如下一元回歸模型：y=
根據表1.2寫出如下回歸分析結果
y=11.68） （34.55）
其中括號內的數為相應引數的t檢驗值，為可決係數，f為方程整體線性顯著性檢驗值，為模型序列相關性檢驗值
2 模型檢驗
（1）從回歸估計的結果看，模型擬合較好。可決係數，表明模型在整體上擬合的非常好。
（2）而且從常數項和解釋變數係數的檢驗值看，比給定5%顯著性水平下自由度為n-2=19的臨界值2.093都大的多，說明引數值是比較顯著的。
（3）而從可以看出，遠遠大於模型的整體的線性關係也是非常顯著的。
（4），在(0,d=1.2)之間，則應該存在一階相關關係，利用拉格朗日乘數法進行二階相關關係檢驗得表2.1
由表2.1可知， 9.716，該值大於顯著性水平為5%，自由度為2的分布的臨界值（2）=5.
991，由此判斷存在二階序列相關性。再利用拉格朗日乘數法進行三階相關關係檢驗，得表2.2：
由表2.2可知，雖然10.161，仍然比顯著性水平為5%，自由度為3的分布的臨界值（3）=7.815要大，但由於的引數不顯著，且說明不存在三階序列相關。
用科克倫—奧科特迭代法對原模型進行修正，並用拉格朗日乘數法進行檢驗，得表2.3如下：
由表2.3可看出，修正後的3.153，該值小於顯著性水平為5%，自由度為2的分布的臨界值（2）=5.991，由此可以判斷模型不再存在相關關係。
檢驗模型是否存在異方差，在表1.2的基礎上，利用white檢驗對模型是否存在異方差進行檢驗，得表2.4如下：
由表2.4可知， 7.381，該值大於顯著性水平為5%，自由度為2的分布的臨界值（2）=5.991，因此拒絕同方差的原假設。
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