用车销量为、城镇化率为、90汽油吨价城镇居民人均可支配收入为三个自变量的单位均不同，因此会造成自变量前面的回归系数不具有准确的宏观意义，因此需要对模型进行实现标准化，也就是引入β系数，消除偏回归系数带来的数量单位
f影响。
根据共线性统计量中的变量的容差t和方差膨胀因子（VIF），
自变量间存在共性问题，容差和膨胀因子为倒数关系，容差越小，
膨胀因子越大，尤其是城镇化率VIF为11213，说明共线性明显，
可能原因是由于样本容量太小，也可能是城镇化之后乘用车销售量
和、90汽油吨价城镇居民人均可支配收入本身就具有相关性。
缺乏模型异方差检验。在多元回归模型中，由于数据质量原
因、模型设定原因，异方差的存在会使回归系数估计结果误差较
多，所以在建立模型分析的过程红要对异方差进行检验。
数据模型与决策使我们学会使用科学的分析和决策，对经营管
理活动实现合理化、精细化、科学化，从而避免了盲目的生产活
动。通过数据预测、假设检验、公式、分析、验证等一系列的步
骤，将数据结果逐一展现。为我们的学习和工作提供了一些非常有
用、便捷的，处理问题的方法。
附表：t分布表：单尾检验的显着水平
0050
0025
df
双尾检验的显着水平
010
005
32353
3182
42132
2776
52015
2571
61943
2447
0010
0024541374733653143
0005
0015841460440323707
f718958186091833101812111796121782131771
2365230622622228220121792160
2998289628212764271826812650
3499335532503169310630553012
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