SE=0.144369863184*GDPS YY=0.268580104495*GDPS

CS=0.556143052611*SE+11.8774094857

劳动者报酬LB、固定资产折旧ZJ、生产税净额SE和营业盈余YY分别对国内生产总值GDPS的回归系数0.4286、0.1585、0.1444和0.2686符合经济理论，说明国内生产总值GDPS的43%、16%、14%和27%分别是劳动者报酬LB、固定资产折旧ZJ、生产税净额SE和营业盈余YY。财政收入CS对生产税净额SE的回归系数0.5561表明财政收入仅仅是地方的财政收入，税额SE中仅有一部分是地方的财政收入。

五、统计检验

根据广东数据的三个估计方程，判定系数R2分别均接近1；参数显著性t检验值除2个常数项外均大于2，而常数项相对来说不重要；方程显著性F检验值表明方程都显著。

根据广东数据另五个估计方程的结果为

14

这五个估计方程的统计检验值表明拟合优度的判定系数R2检验和参数显著性t检验和方程显著性F检验均可以通过。但无论根据广东数据的三个估计方程还是根据广东数据的另五个估计方程来说，进一步学习就会发现多数方程估计得并不好。

六、回归结果的报告

按如下形式把回归分析结果的报告出来：

Y = b0 + b1X

（S（b0））（S（b1）） （T0） （T1）

R2=＿＿＿＿ SE=＿＿＿＿ DW=＿＿＿＿ F=＿＿＿＿

根据广东数据的三个结果报告为 CS = 12.50960 + 0.80296 × GDPS (15.58605) (0.001891) (0.802615) (42.45297)

R2 = 0.985779 SE=61.92234 DW=0.942712 F=1802.255

CZ = -22.68073 + 1.278874 × CS (11.61500) (0.017267) (-1.952710) (74.06285)

R2 = 0.995282 SE=45.71859 DW=1.554922 F=5485.306

SLC = 148.6962 + 0.370241 × GDPS (48.01944) (0.005827) (3.096584) (63.53578)

R2 =0.993600 SE=190.7780 DW=0.293156 F=4036.795

根据广东数据的另五个结果同样可以报告出来。

七、得到解释变量的值

在已知解释变量值的条件下才能进行预测，即要先预测解释变量，才能预测应变量。要得到解释变量的值有多种方法，其中之一可以考虑解释变量对时间T进行回归，再趋势外推得到解释变量的值，