多重共线性逐步回归--案例分析.docx

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多重共「线式性的估计和消除
一，研究对象影响中国旅游市场发展的主要因素。
二、模型设定及其估计经分析，影响国内旅游市场收入的主要因素，除了国内旅游人数和旅游支出以外，还可能与相关基

87000




数据来源:《中国统计年鉴2004》
利用Eviews软件，输入Y、X2、X3、X4、X5、X6等数据，采用这些数据对模型进行0LS回归，：

DependentVariahip：Y
Method:LeastSquares
Date:07/18/05Time:18:16
Sample:19942003
Includedobser/ations:10
-StaiisticPrab.
CX2X3X4X5XE
-

-





5438193











-

-1752685

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R-squared

Meandependeniyar

AdjusiedR-sqjared





Akaikeinfocriterior

Sumsquaredresid

Echwarzcriterion

Loglikelihood
-
F-statistic

Durbin-Watsonstat

Prob(F-statistic)

由此可见，该模型
R2二°.9954,R2二°.9897可决系数很高，，明显显著。但是当°=°・°5时:2(n-k2[JI0-6)=，不仅X2、X6系数的t检验不显著，而且X6系数的符号与预期的相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。
计算各解释变量的相关系数，选择X2、X3、X4、X5、X6数据，点”view/correlations”得相关系数矩阵()：

Y2
X3
拓
>3G
X2

□.□18B51
□.751060

□.□41G81
X3



□.□G3313
X4
□.7G10C0
□.0C5145