33
f
由回归结果可以估计出1，2，3
即Y71059751480674X31393115X2
161855503100500180185
t439032182175064493196
R20872759R20847311
14
12
10
8
2
6
41
2
0
1
2
370717273747576777879808182
Residual
Actual
Fitted
剩余项、实际值、拟合值的图形拟合优度的度量：由表二和表三可知，一元回归分析的可绝系数为0615875，二元回归分析的可绝系数为0872759，因为多元回归模型的可绝系数大于一元回归模型的可绝系数，所以多元回归模型拟合的比一元回归模型要好。
f3模型检验：
1．经济意义检验由所估计的参数知，在其他条件保持不变的情况下，当预期通货膨胀率每增加
1，平均说来实际通货膨胀率会增加1480674；当失业率每增加1，平均说
来实际通货膨胀率会减少1393115。2统计检验表三中，可绝系数（Rsquared）为0872759，可修正的可绝系数（Adjusted
Rsquared）为0847311，说明所建模型整体上对样本你和较好。3．F检验针对H0：230，给定显著性水平005，在F分布表中查出自由度为
k12和
k9的临界值F29426。由表3中得到F3429559。由于
F3429559F29426应拒绝原假设H0：230，说明回归方程显著，
即“失业率”、“预期通货膨胀率”等变量联合起来确实对“实际通货膨胀率”有显著影响。
4．T检验：
对回归系数的T检验：分别针对H0：20，30，又表三可以看出，估
，，
计的回归系数123应的t统计量分别为4390321、4493196、
821750，给定显著性水平005，在t分布表中查出自由度为
k9的临界值
，，t2
k2262。123其绝对值均大于t2
k2262，这说明在
给定显著性水平005下，分别应当拒绝H0：20，30，也就是说，当在其他解释变量不变的情况下，解释变量“失业率”、“预期通货膨胀率”分别对被解释变量“实际通货膨胀率”有显著影响。
回归预测
f16
ForecastYF
14
ActualY
Forecastsample19701982
12
I
cludedobservatio
s13
10
RootMea
SquaredError1042499
8
Mea
AbsoluteError
0816128
Mea
AbsPerce
tError
1117705
6
TheilI
equalityCoefficie
t0063133
BiasProportio

0000000
4
Varia
ceProportio

0034011
Covaria
ceProportio
0965989
2
070717273747576777879808182
YF
如果1983年的失业率为95，预期通货膨胀率为85，利用所估计的模型可预测1983年的
实际通货膨胀率，点预测值的计算方法为Y7105975148067485139311595646
fr