简单说 计量作业我抽了50个数据做回归：结果如下
                                        模型汇总(c)
                                                        更改统计量
模型        R        R 方        调整 R 方        标准 估计的误差        R 方更改        F 更改        df1        df2        Sig. F 更改        Durbin-Watson
1        .945a        .893        .891        7113.785        .893        534.574        1        64        .000       
2        .950b        .903        .900        6824.659        .010        6.538        1        63        .013        2.229
a. 预测变量: (常量), 起始薪金。
b. 预测变量: (常量), 起始薪金, 经验。
c. 因变量: 当前薪金



                                系数(a)
                非标准化系数                标准系数                        B 的 95.0% 置信区间
模型                B        标准 误差        试用版        t        Sig.        下限        上限
1        (常量)        3205.174        1733.370                1.849        .069        -257.630        6667.978
        起始薪金        1.829        .079        .945        23.121        .000        1.671        1.987
2        (常量)        4749.653        1769.232                2.685        .009        1214.124        8285.182
        起始薪金        1.867        .077        .965        24.137        .000        1.713        2.022
        经验        -22.664        8.864        -.102        -2.557        .013        -40.377        -4.951
a. 因变量: 当前薪金

                残差统计量(a)
        极小值        极大值        均值        标准 偏差        N
预测值        19627.68        149599.64        37792.42        20515.331        66
残差        -14599.638        25063.531        .000        6718.844        66
标准 预测值        -.885        5.450        .000        1.000        66
标准 残差        -2.139        3.672        .000        .984        66
a. 因变量: 当前薪金

标准残差为什么这么高啊
散点图如下：