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8270 8
2009-09-24
一次线性
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
   
C 0.850849 0.115254 7.382352 0.0000
FYB -0.016293 0.003029 -5.378195 0.0000
   
R-squared 0.499352     Mean dependent var  0.240337
Adjusted R-squared 0.482089     S.D. dependent var  0.154286
S.E. of regression 0.111034     Akaike info criterion  -1.495623
Sum squared resid 0.357527     Schwarz criterion  -1.403108
Log likelihood 25.18216     F-statistic  28.92499
Durbin-Watson stat 1.874514     Prob(F-statistic)  0.000009
   
双对数:   
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.  
   
C 6.876909 1.150249 5.978629 0.0000
LOG(FYB) -2.342645 0.318424 -7.357002 0.0000
   
R-squared 0.651130     Mean dependent var  -1.575197
Adjusted R-squared 0.639100     S.D. dependent var  0.525186
S.E. of regression 0.315505     Akaike info criterion  0.593059
Sum squared resid 2.886765     Schwarz criterion  0.685574
Log likelihood -7.192411     F-statistic  54.12548
Durbin-Watson stat 2.228738     Prob(F-statistic)  0.000000

是想说明地区人口抚养比对人均GDP的影响,不想加别的变量,论文里能不能用呢 ?
二维码

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2009-9-24 19:28:35
我觉得可以了,不算小,做论文能达到这个水平已经很不错了啊
二维码

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2009-9-24 22:09:29
检验一下是不是存在自相关
二维码

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2009-9-24 23:02:44
我做的是截面数据,而且dw也挺接近2的
继续等待指点
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2009-9-25 06:18:58
我的感觉正好相反,R-squared 不是太低,而可能是太高了,呵呵。想像一下,仅仅一个抚养比率就能够解释地区间人均收入差异的接近50%或以上。。。是不是不太合情合理?
二维码

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2009-9-25 12:59:55
5# rudi
您说的确实很有道理
不过我想抚养比这个变量本身已经包含了很多经济变量(如区位因素、地区自然禀赋)的结果,它不是一个最初的变量,而是作为其他变量和GDP的一个中介,所以也应该有一定程度的解释能力。
二维码

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