拟合优度检验由结果可得出：R209646，修正的可决系数AdjR209398，说明模型的样本的
拟合程度很好。
2、F检验H0bj0j1，2，，7H1bjj1，2，，7不全为0FRSSk13888，
ESS
k在005的显著性水平下，临界值Fk1
kF005710314，因为FF，
应拒接原假设，说明回归方程显著。
3、t检验H0bj0j01，，7H1bj0j01，，7在005的显著性水平下，临界值t2
kt0025102228，若tt2
k，则拒绝H0，用上面的t值于临界值比较后，可以发现有5个变量的参数估计t检验未通过，分别是b3b4b5b6b7，他们对应的t统计量分别是213、098、183、034、127。4、结论
从以上的模型检验中，可以看出模型的可决系数R2较高，F检验的参数联合显著性也
较高，但对大部分参数的t检验却未通过，且部分变量的参数估计结果与现实相反，可以推断模型存在较严重的多重共线性。
（三）残差的正态性检验
通过做残差的PP图可以检验是否是正态的。若残差大致呈45度的直线，就可以判断为正态性。PP图结果如下：
3
f（四）多重共线性的检验和修正
1、多重共线性的检验
从上面的结论模型的可决系数R2较高，F检验的参数联合显著性也较高，但对大部分
参数的t检验却未通过，且部分变量的参数估计结果与现实相反，可以初步推断模型存在较
严重的多重共线性。
各个变量的方差膨胀因子为：
variableX1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
vif
847618348830154810073880789108484541
由此可以看出除第7个变量的方差膨胀因子小于10外，其他变量的方差膨胀因子都过
高，因此可以判断该模型存在严重的多重共线性。
2、补救措施
通过逐步回归法，剔除存在共线性的变量，得到的修正后的模型为：
Yi65481816X11490X31322X5t（1214）（450）（392）（230）
R209414
AdjR209288F7494
拟合优度、F检验和t检验均通过，说明修正后的模型多重共线性得到了控制。
4
f（五）强影响点的判断
通过程序计算DFBETASki的值，结果如下表：
因为是小样本，所以将他们的DFBETASki值与1比较，若大于1，则为强影响点。
从结果可以看出，本题目中没有强影响点。
（六）异方差的检验和修正
1、异方差的检验
本题目中是小样本，只能用残差图来判断是否存在异方差，其他检验均要求大样本条件。通过程序画出残差的残差图如下：
5
f从残差图可以看出残差分布呈喇叭口状，即可判断模型存在异方差。
2、加权最小二乘法修正
算出残差的方差
2i
，并使权数
i

1


2i
，参数估计结果为：
Yi64482870r