表6-1反映了日本1985-1995年11年间水稻产量Y和耕种面积X的变化。 (1)以X为横轴、Y为纵轴,画出数据的散点图。
表6-1反映了日本1985-1995年11年间水稻产量Y和耕种面积X的变化。
(1)以X为横轴、Y为纵轴,画出数据的散点图。
(2)对下面的单元回归模型进行OLS估计,并计算t值和决定系数R2。
Y=α+βX+u
(3)受1993年冻害的影响,水稻的收成指数为战后最低水平(78),出现了前所未有的歉收。因此,设1993年为D=1,其他年份为D=0,引入临时虚拟变量,对下面的多元回归模型进行估算。并计算t值和自由度调整后的决定系数。
Y=α+β1X+β2D+u
表6-1 日本水稻产量与耕种面积的变化
|
散点图见图6-1。
$省略工作表与计算过程。
∑X=2351 ∑Y=1151 ∑XY=246601
∑X2=503313 ∑Y2=121757
n=11
(-0.657) (2.084)
R2=0.3255
可见,决定系数较低,模型的拟合优度不太好。$省略工作表与计算过程。
∑Y=1151 ∑X=2351 ∑D=1
∑Y2=121757 ∑X2=503313 ∑D2=1
∑YX=246601 ∑YD=78 ∑XD=213
(-1.304) (4.782) (-6.550)
可见,不但提高了,而且估算出来的回归系数除常数项均在1%水平显著。这样,对于歉收年景(1993年)通过引入临时虚拟变量,消除了异常值的影响。