表3－4给出三变量模型的回归结果。 表3－4 方差来源 平方和（

下表给出三变量模型的回归结果：

(1)求样本容量n，残差平方和RSS，回归平方和ESS及残差平方和RSS的自由度。

(2)求拟合优度R²及调整的拟合优度。

(3)检验假设：X₁和X₂对Y均无影响。应采用什么假设检验？为什么？

(4)根据以上信息，你能否确定X₁和X₂各自对Y的影响？

在对51个学生(其中男生36人，女生15人)的体重(W)对身高(H)的回归分析中，得到下面结果：

其中，体重的单位为磅，身高的单位为英寸。

Dumsex——I(男性) ， 0(女性) ;

Dumht.——交互或差别斜率虚拟变量。

a.你将选择哪个回归，1还是2，为什么？

b.如果较为理想的回归是2，却选择了1，则犯了哪类错误？

c.在模型2中，性别这个虚拟变量表明了什么？

d.在模型2中，差别截距是统计显著的，但在模型3中，差别斜率却是统计不显著的，如何解释这种变化？

e.在模型2与模型3之间，你选择哪一个？为什么？

f.在模型2与模型3中，身高的系数几乎相等，但性别这一虚拟变量的系数相差很大。对此你有什么想法？为了回答问题(d)，(e)，(f)，给出了下面的相关矩阵。例如，身高和性别的相关系数是0.6276，性别和交互虚拟变量的相关系数是0.9971。

据。基年(1992)指数为100，且指数经过了季节性调整。

a.分别对两个部门将Y对X描点。

b.这两个变量之间关系的背后有什么经济理论？散点图支持该理论吗？

c.估计Y对X的0LS回归，在学完第5章后，再回头看一下你的结果。

A．3个自变量应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的，不可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况

B．有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析

C．有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常

D．ANOVA表中的P-Value=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义

下表给出了三变量模型的回归结果：

a.样本容量是多少？

b.求RSS。

c.ESS与RSS的自由度各是多少？

d.求R2与。

e.检验假设：X₂和X₃对Y无影响、使用什么假设检验？为什么？

f.根据以上信息，能否确定X₂和X₃各自对Y的贡献？

a.利用食物支出与总支出数据，判断教材表6-6中概括的樸型中的哪一个能够较好地拟合这些数据？

b.基于(a)中得到的回归结果，哪个模型看来在这里比较适当？

注：保留这些数据，以便在下一章讨论多元回归时进一步分析使用。

参考习题7.24和表7.12中美国1947~2000年问四个经济变量的数据。

a.基于消费支出对真实收入、真实财富和真实利字的回归，看哪些回归系数在5%的显著水平上是个别统计显著的。估计系数的符号与经济理论一致吗？

b.基于a中的结论，你如何估计收入弹性、财富弹性和利率弹性？你是否还需要哪些额外信息来计算这些弹性？

c.你如何检验收入弹性与财富弹性相同的假设？给出必要的计算。

d.假设不再使用a中估计的线性消费函数，你把消费支出的对数对收入的对数、财富的对数和利率进行回归。给出回归结果。你如何解邪这些结果？

e.d中估计的收入弹性和财富弹性是多少？你如何解释d中估计的利率系数？

f.在d的回归中，你能使用利卒的对数而不是利率本身吗？为什么？

g.你如何比较b和d中估计的弹性？

h.在a和d估计的回归模型之间，你更喜欢哪一个？为什么？

i.假设不是估计d中给出的模型，你只是将消费支出的对数对收入的对数进行回归。你如何确定是否值得在模型中增加财富的对数？你又如何确定是否值得在模型中同时增加财官的对数和利率？给出必耍的计算。

下表给出了三变量模型的回归结果：

克莱因和戈德伯格试图对美国经济拟合如下回归模型：

a.用这个修改的模型去拟合表10-2所附数据，并估计么β₁至β₄。

b.你会怎样解释变量z？