计量经济学论文-考研人数的影响因素分析
我国报考硕士研究生人数影响因素分析
我国报考硕士研究生人数影响因素分析近年来，我国硕士研究生招生人数不断增加，吸引了越来越多的本科生选择报考硕士研究生。
这种现象背后是什么原因导致的呢？本文将对我国报考硕士研究生人数的影响因素进行分析。
教育观念的变化是影响我国报考硕士研究生人数的重要因素之一。
随着社会的发展和进步，人们对学历的重视程度不断提高，越来越多的人意识到通过深造来提升自己的学历水平是非常必要的。
特别是随着我国经济的迅速发展，对高层次人才的需求也越来越大，这就催生了越来越多的本科生选择继续深造，提升自己的学术能力。
社会竞争压力的增加也是导致我国硕士研究生招生人数增加的原因。
现今社会，工作岗位的竞争越来越激烈，许多本科生为了在就业市场上脱颖而出，选择考取硕士研究生来提升自己的竞争力。
在社会竞争压力下，越来越多的本科生选择通过继续深造来拓宽自己的就业机会。
近年来政府对硕士研究生教育的重视程度不断提升，这也是导致硕士研究生招生人数不断增加的原因之一。
政府在高等教育领域的投入不断增加，尤其是在硕士研究生招生政策的扶持下，学校加大了对硕士研究生的培养力度，这无疑是对硕士研究生教育的一种重视。
政府对硕士研究生学习生活的补助也不断增加，这无疑也为更多的本科生提供了继续深造的机会。
硕士研究生就业前景的看好也是导致我国硕士研究生招生人数增加的原因之一。
相较于本科生，硕士研究生往往具备更深厚的学术背景和专业知识，对于一些高端岗位来说，硕士研究生的选择空间更广，就业前景也更看好。
所以，在职场上寻求更好的发展，越来越多的本科生选择考取硕士研究生来提升自己的就业竞争力。
我国硕士研究生招生人数的不断增加是多种因素综合作用的结果。
新时代给了我们许多机遇，但同时也伴随着更大的挑战。
希望未来我国的硕士研究生教育能够继续向前发展，为更多的本科生提供更好的深造机会。
对于全国考研人数及其影响因素分析
对于全国考研人数及其影响因素分析作者：刘阳阳来源：《科学与财富》2017年第09期摘要：本文以全国考研人数及其影响因素为研究对象，运用回归分析方法与因子分析方法对考研人数及其影响因素进行分析，找出其影响因素中最主要的影响因素是普通高校数量和录取人数。
关键词：考研人数；回归分析；因子分析一、引言自1999年中国高校大规模扩招以来，大学毕业生总量急剧增加，就业形势日趋严峻，造就我国考研现状：1.人数逐年增加。
仅28.5%的大学生毕业生会直接就业，43.8%的人希望继续攻读硕士或博士，10.2%的学生希望出国留学。
2.在职人员报考数量增加，这是导致考研人数增加的一个主要原因。
3.报考地区偏向于东部经济发达地区或环境相对优越的城市。
二、考研人数增长的研究通过利用1994-2014年历年考研报名人数与报名增长率的数据分析考研报名人数的趋势。
发现数据年间考研报名人数逐年增长，虽报名增长率有所下降，但报名人数仍在递增，考研形势依旧严峻。
三、模型建立1数据来源本文所采用样本资料源于中国统计网中中国历年考研报考人数统计数据。
2回归分析模型回归分析用于分析事物之间的统计关系，其数学表达式为Y=β0+β1X1+β2X2+…βp X p+ε其中Y为被解释变量，是随机变量；X为解释变量，是确定性变量；β0、β1…βp为未知参数，β0为回归常数，β1、β2…βp为回归系数，ε为随机误差项，是一个随机变量。
3数据的选取及说明本文共选取“报名人数”为被解释变量（用表示）；选取“GDP”的数量为解释变量（用X1表示）；选取“普通高校数量”为解释变量（用X2表示）；选取“失业率”为解释变量（用X3表示）；选取“录取人数”为解释变量（用X4表示）。
4模型估计本文建立模型Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ε5用因子分析模型分析考研人数及其影响因素分析可知对考研报名人数的影响因素中各变量问存在多重共线性即变量之间具有较强的相关关系，运用因子分析方法处理样本数据，发现大部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系，适合因子分析。
影响报考研究生人数的计量经济学分析
计量经济学题目：影响报考研究生人数的计量经济学分析学院：专业：姓名：学号：指导老师：完成时间：影响报考研究生人数的计量经济学分析一、研究背景在大学校园的图书馆、自习室中随处都可以看见考研的身影，大学生是考研的主要群体，随着经济的增长，社会需要大批人才以及大学生就业压力等多方面的因素导致许多大学生选择在毕业之后还想继续深造并不直接就业。
据统计大学生考研报考人数基本上是一直是在持续增长的（从2004年的94.5万人到2016年177万人），而录取人数（从2004年的33万人到2016年的51.7万人）增长的速度相对来说要慢的多。
二、研究目的通过对研究生报考人数相关因素的分析来预测未来的研究生报考人数，以及对研究生报考人数进行科学的分析，让大学生对考研有更进一步的了解，还可以做好研究生报考人数的预测对研究生招生规模以及有针对性地组织招生考试等相关工作起着重要作用。
三、模型的建立（一）解释变量与被解释变量的选取通过认真分析选取了以下4个指标来作为解释变量y：报名人数单位：万人X1：GDP单位：亿元X2：普通高校数量单位：所X3：失业率单位：百分比X4：录取人数单位：万人X5:本专科毕业人数单位：万人（二）数据类型该模型的数据为时间序列数据（数据来源国家统计局）（三）模型建立根据对影响研究生报考人数的分析，建立如下模型：Y t =β+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+β5X5t+μt四、参数估计（一）OLS检验由分析结果，可以得到回归方程：由分析结果，我们可以得到回归方程：Y= 5.157314+ 1.45E-0.5X1-0.088996X2+25.87974X3+0.000257X4+0.156676X5 Std(28.53209)(3.85E-0.5)(0.028284)(10.05835)(7.20E-0.5)(0.074162)T(0.180755)（0.377091）（-3.146475）（2.57296）（3.826407）（2.112617）R2=0.989061R2=0.985415F=271.2528df=n-k-1=21-5-1=15（二）模型检验（残差图）可以看到观测值和拟合值非常接近，残差呈现随机波动的特点。
我国研究生人数变动的影响因素分析
我国研究生人数变动的影响因素分析[摘要]本文运用计量经济学原理，探讨我国研究生人数变化与其主要影响因素之间的关系。
首先，通过收集相关资料，建立以研究生人数与人均gdp、总人口数、失业人口数和高等院校数回归模型。
最后，发现考研人数的增长存在不合理的驱动因素，给出了针对性的建议。
[关键词]研究生人数；高等院校数；人均gdp；线性回归；因素分析一、引言随着经济的不断发展，社会对于人才的需求日渐提高，更多的学生有了上大学的机会，但是同时，各方面原因都导致我国的就业形势日趋严峻，系统地研究考研人数与其影响因素，对于更加清晰地认识考研的现状，思考其变动趋势的原因，帮助考生、家长、学校、社会从中发现规律及存在的问题，具有一定的帮助。
二、变量因素的选择鉴于数据的可获性以及影响的重要性，选取影响研究生总人数（y）变动的四个主要因素如下：人均gdp（x1）—代表对研究生人数变化的“牵引力”；总人口数（x2）——代表研究生人数的“基数”；失业人口数（x3）——代表对研究生人数变化的“推动力”；高等院校个数（x4）——代表对研究生人数变化的“承受力”。
三、模型的建立本文选取1986年-2012年的数据，运用stata软件进行分析。
（数据均来自中国统计年鉴，中国经济统计数据库）建立的多元线性回归模型为：（一）模型的参数估计首先，为分析被解释变量在校研究生总人数y和解释变量人均国内生产（x1）、总人口数（x2）、失业人口数（x3），高等院校数（x4）的关系，分别作出散点图和线性拟合图。
然后，利用stata软件，用ols方法估计得：（二）经济意义检验由（2）式可见，x1，x2，x3，x4 的t值是显著的，这表明人均国内生产总值、总人口数、失业人口数、高等院校数都是影响在校研究生总数的主要因素。
另外，模型的r2为0.996048，adjusted r2为0.994994，都相对较大，说明模型高程度拟合，同时f值为945.1415，表明整个模型是显著的。
“考研热”的经济学分析
“考研热”的经济学分析近年来，中国大学毕业生选择考研的人数持续增加，这种现象已经引起了社会各界的广泛。
从经济学的角度来看，这一现象背后有着深刻的原因。
本文将从经济学理论出发，对大学毕业生"考研热"的原因和影响进行分析，并提出相应的对策建议。
需求曲线：随着社会经济的发展，特别是在高科技、高技能领域的就业需求不断增加，企业对于高学历、高技能人才的需求也在上升。
这就导致了就业市场中对于研究生学历的需求量增加，使得大学毕业生选择考研的人数增多。
供给曲线：从供给角度来看，大学毕业生对于研究生学历的供给也受到市场的影响。
由于就业市场的竞争越来越激烈，大学毕业生需要提高自身竞争力，以获取更好的就业机会和薪酬待遇。
因此，他们愿意投入更多的时间和精力来获取更高的学历。
积极影响：考研可以提升大学毕业生的自身素质和技能水平，使他们更适合市场需求。
同时，研究生学历也可以为毕业生提供更多的就业机会和薪酬待遇，从而改善他们的生活质量。
消极影响：考研热也带来了一些消极影响。
考研需要投入大量的时间和精力，可能会影响大学毕业生的身心健康。
考研热可能会导致一些同学忽略掉其他的职业发展机会，使得他们的职业发展受到一定的影响。
政府部门应该制定更加合理的政策，以引导大学毕业生更加理性地看待考研。
例如，可以通过增加研究生名额，降低考研难度，同时也可以对研究生提供更多的就业指导和优惠政策，以减少他们的就业压力。
高校应该加强对于大学生的职业规划教育，帮助大学生了解不同的职业发展路径，并鼓励他们多元化发展，不仅仅局限于考研这一条路。
企业应该更加注重人才的实际能力，而不仅仅是学历水平。
在招聘时，可以更加注重应聘者的实际工作经验、技能水平等方面，而不是仅仅看重学历背景。
这样可以使得大学毕业生更加注重自身实际能力的提升，而不是仅仅追求高学历。
大学毕业生"考研热"的现象是由市场需求、个人供给等多个因素共同作用的结果。
我国报考硕士研究生人数影响因素分析
我国报考硕士研究生人数影响因素分析近年来，我国报考硕士研究生人数持续增长，成为热门话题。
这一现象不仅反映了我国高等教育发展的巨大成就，也引起了社会各界对硕士研究生教育的关注和思考。
在这种背景下，探讨我国报考硕士研究生人数增长的影响因素和内在机制，对于促进我国高等教育的发展和提高硕士研究生教育质量具有重要意义。
一、政策因素政策因素是影响我国硕士研究生人数增长的重要因素之一。
近年来，我国高等教育政策不断调整和完善，出台了一系列鼓励和支持硕士研究生教育发展的政策。
国家对于硕士研究生的奖学金和助学贷款政策不断完善，提高了对于硕士研究生的经济支持力度。
各地区也陆续出台了一些促进硕士研究生教育发展的政策措施，如提高硕士研究生招生计划、加大资金支持等。
这些政策的推动，无疑为我国硕士研究生教育的发展提供了有力的保障，也成为吸引更多学生报考硕士研究生的重要因素。
二、社会经济因素社会经济因素是影响硕士研究生人数增长的重要因素之一。
随着我国经济的快速发展和社会的进步，人们对于教育的需求不断提高。
越来越多的家庭开始重视教育，将子女的教育放在更加重要的位置。
与此随着社会竞争的加剧，越来越多的人开始认识到良好的教育背景对于自身发展的重要性。
在这种背景下，报考硕士研究生成为越来越多的本科毕业生的选择，他们希望通过继续深造来提高自身的竞争力，获得更好的发展机会。
三、学校自身因素学校自身因素也是影响硕士研究生人数增长的重要因素之一。
随着我国高校的不断扩招和提高招生标准，越来越多的本科毕业生有机会进入硕士研究生阶段学习。
随着高校硕士研究生招生规模的不断扩大，报考硕士研究生的门槛也在不断降低，这无疑为更多的学生提供了进入硕士研究生阶段学习的机会。
随着一流学科的不断建设和发展，越来越多的高校开始提供更加优质的硕士研究生教育，这也为更多的学生提供了报考硕士研究生的动力和动力。
四、专业需求因素专业需求因素也是影响硕士研究生人数增长的重要因素之一。
关于研究生报考人数影响因素的研究
关于研究生报考人数影响因素的研究作者：陈杰来源：《今日财富》2019年第29期随着社会的不断发展，越来越多的大学生不满足于现学历，加上就业压力造成的负面影响，自2016年国家放宽对研究生考试报名要求，报名人数连年飙升。
本文主要运用统计学的预测与决策的这一功能，分析考研影响因素，构建其间合理的模型，以便相对准确的预测考研人数发展趋势。
本文采用截面数据，通过参考相关文献并结合我国的实际情况提出了以下几个变量：（1）GDP.一国经济发展水平会影响各行业的发展，个人考研的趋向也会在一定程度上受到国家经济发展的影响。
（2）教育经费。
近年来，教育经费的投入不断加大，也表明了我国政府促进教育的决心，教育经费的投资与国家政策对于历年考研报名人数也造成了不小的影响。
（3）上一年录取人数。
一、模型的参数设定和意义Yc=C+α1×B1+α2×B2+α3×B3+μ在以上模型中：C度量了截距，但本身截距没有真正的经济意义α1度量了当各省市录取人数变动1时，报名人数平均变动百分之几，即α1是报名人数相对于录取人数的弹性。
α2度量了当各省市生产总值绝对变动一个单位时，报名人数平均变动的相对量。
α3度量了各省市教育投入变动一个单位，报名人数平均变动的相对量。
μ 是误差项。
2012年各省城乡居民储蓄模型数据表二、用最小二乘法估计模型=1745.963 + 3.711309×B1 +1.23903×B2+26.2168×B3+u（0.144354）; ; （3.471871）; ;（1.862297）; ; ; （0.779418）=0.900958; ;=0.886101; ; F=60.64472; ; D.W.=1.801从回归方程的各项数据可以看出，该回归方程对我国研究生报名人数具有较强的解释能力，即研究生报名人数中90.1%的部分都可以从该回归方程中得到说明。
取显著性水平为0.1，即置信区间为90%，由于F>F（0.1）的統计量临界值所以认为该回归方程显著性成立，拟合优度较好。
计量经济学论文-考研人数的影响因素分析
计量经济学论文-考研人数的影响因素分析近年来，随着我国经济的迅猛发展，市场对人才的需求量逐年增加。
越来越多的大学生选择继续深造学业，而非直接就业。
特别是近几年金融危机的到来，使得就业前景不被看好，因此有很多本科毕业生选择继续学业，逃避就业。
同时，经济的增长也使得很多经济条件允许的学生选择继续深造。
本文旨在分析影响本科毕业生报考硕士研究生的因素。
二、影响因素1.GDP水平随着经济的发展，人们对于自身的要求也越来越高，因此对于学历的要求也越来越高。
GDP水平的提高也意味着人们的收入水平提高，因此更多的人会选择继续深造学业。
2.去年录取人数去年录取人数也是影响报考硕士研究生人数的一个重要因素。
去年录取人数多的高校会吸引更多的本科毕业生前来报考，因为这些高校的知名度和优势更加突出。
3.高校数量高校数量也是一个重要的因素。
随着高校数量的增加，竞争也会变得更加激烈，因此高校也会更加注重自身的教学质量和声誉，吸引更多的本科毕业生前来报考。
三、结论综上所述，影响本科毕业生报考硕士研究生的因素有很多，其中包括GDP水平、去年录取人数和高校数量等。
对于高校来说，提高教学质量和声誉是吸引更多本科毕业生报考硕士研究生的关键。
随着我国经济的不断发展，对高级人才的需求量不断增加，其中研究生教育是高级人才的重要来源。
因此，历年来报考硕士研究生的人数不断增加。
为了做好研究生招生规模以及有针对性地组织招生考试等相关工作，对研究生报考人数进行科学预测是非常重要的。
近年来，考研已成为一个热门话题，因此越来越多的人开始研究研究生报考人数的影响因素。
例如，《基于QPSO—BP的研究生报考人数预测》一文中很好地体现了研究生报考人数的影响因素是多元的、复杂的。
此外，《2014年全国研究生招生数据调查报告》和2013年全国研究生数据调查报告对研究生考试报名趋势、录取趋势等进行了数据分析和趋势预测。
在《决策与信息·下旬刊》2010年第8期中的“关于考研人数及其影响因素分析”一文也有详细阐述。
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影响报考硕士研究生人数的因素分析摘要：随着我国经济的快速增长，我国对人才市场需求的逐年增加，越来越多的大学生在毕业之后选择了继续深造学业而不是直接就业。
尤其是近几年的金融危机的到来，使就业前景不被看好，所以有很多的本科毕业生选择继续学业，逃避就业。
但与此同时，经济的增长也会使很多经济允许的学生选择继续深造。
还有很多其他因素也影响着本科毕业生报考硕士研究生，我今天就来分析一下它的影响因素。
Abstract：With the rapid growth of China's economy, China's market demand for talent increases every year, more and more students choose to continue after graduation academic studies rather than direct employment. In particular, the arrival of the financial crisis in recent years, so that employment prospects are not good, so there are a lot of graduates choose to continue their studies, to evade employment. At the same time, economic growth will also allow students to choose many economies continue their studies. There are many other factors that also affect post-graduate master's degree graduates, I'll check it out today to analyze factors. 关键字：报名人数 GDP 招生人数去年录取人数高校数量Keywords: enrollment GDP enrollment Last year enrollments the number of college admissions一、引言随着我国经济的持续发展，对高级人才的需求量也越来越大，其中研究生教育是高级人才的重要来源，所以历年报考硕士研究生的人数不断增加，做好研究生报考人数的科学预测对研究生招生规模以及有针对性地组织招生考试等相关工作起着非常重要的作用。
二、文献综述由于考研已经成为一个热点话题，所以研究的人越来越多。
其中《基于QPSO—BP的研究生报考人数预测》一文中很好的体现了研究生报考人数的影响因素是多元的，复杂的。
中国教育在线也在《2014年全国研究生招生数据调查报告》中给出了近几年报考研究生的一个总体趋势。
2013年全国研究生数据调查报告对研究生考试报名趋势、录取趋势等进行了数据分析和趋势预测。
在《决策与信息·下旬刊》2010年第8期中“关于考研人数及其影响因素分析”的文章也有做详细阐述。
三、模型的设定1.理论的综述对于考研人数的因素分析，根据社会现状及许多学者的讨论，可以得知有很多影响因素，有学者认为“就业情况”、“保研人数”、“重点高校数量”、“失业率”、“国家经济状况”、“上一年的招生状况”等众多因素可以影响到本年的报考研究生的人数。
因此，在本篇文章中，我将选取几个会有重要影响的因素作为解释变量。
但是否这些因素都会同时对其产生影响还需要进一步通过模型进行检验和分析。
2.数据的选取及说明为了更好的分析报考硕士研究生人数的影响因素，共选取20年的数据进行分析。
选取“报名人数”为被解释变量（用Y表示）；选取通过“GDP”的数量为解释变量（用X1表示）；选取“普通高校数量”为解释变量（用X2表示）；选取“录取人数”（用X3表示）；选取“失业率”（用X4表示）；选取“前一年录取人数”（用X5表示）（在Eviews中用X3（-1）表示）。
数据如下表：年份报名人数（万）GDP（亿元）普通高校数量失业率录取人数1994 11.4 48,197.86 1080 2.8 4.21995 15.5 60,793.73 1054 2.9 4.01996 20.4 71,176,59 1032 3.0 4.71997 24.2 78,973.04 1020 3.1 5.11998 27.4 84,402.28 1022 3.1 5.81999 31.9 896,77.05 1071 3.1 7.22000 39.2 99,214.55 1041 3.1 10.3 2001 46 109,655.17 1225 3.6 13.3 2002 62.4 120,332.69 1396 4.0 16.4 2003 79.7 135,822.76 1552 4.3 222004 94.5 159,878.34 1731 4.227.32005 117.2 184,937.37 1792 4.2 312006 127.12 216,314.43 1867 4.1 34.2 2007 128.2 265,810.31 1908 4.0 36.1 2008 120 314,045.43 2263 4.2 38.6 2009 124.6 340,902.81 2305 4.3 44.9 2010 140.6 401,512.80 2358 4.1 47.4 2011 151.1 473,104.05 2409 4.1 49.5 2012 165.6 518,942.11 2442 4.1 51.7 2013 176 564,916.25 2445 4.1 53.9 3估计模型3.1被解释变量与解释变量之间的线性关系报名人数与GDP可见，报名人数与GDP之间呈显著性的递增关系，随着GDP的增长，硕士研究生的报名人数也增多，同时呈线性关系。
这是因为，在经济增长的过程中，因为读研是一个不小的成本，只有拥有了一定的经济基础才有更多的机会深造。
报名人数与普通高校数量可见，随着高校数量的增加，报考硕士研究生的人数也呈增长趋势。
这是因为只有更多的高校的出现，才可以允许更多的人参与考研。
从散点图来看报名人数与高校的数量呈线性增长关系。
报名人数与前一年的录取人数可见，随着前一年高校录取硕士研究生的数量的增加，第二年报考研究生的数量会随之增加。
同时呈线性关系。
报名人数与失业率虽然从散点图来看，线性关系不是很明显，但是从常理的角度来看，失业率的增加会使很多毕业生选择继续深造，而不是就业，并且两者确实是服从递增关系的。
3.2模型的估计根据散点图，可以设：Y t=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t-1+β4X4t+U t因此，估计的模型为：Yt=-17.0596+2.62E-07X1t-0.08523X2t+4.99471X3t-1+34.4748X4t （-1.2542）（0.3328）（-4.8258）（9.8373）（7.0728）F=523.7166 可决系数=0.993361 调整后的可决系数=0.991465从估计结果显示：K=4，N=20在α=5%的显著性水平下，自由度为(4，15)的F分布的临界值为 3.29，可见523.7166>3.29，表明方程的总体线性显著成立。
但在α=5%的显著性水平下，tα/2(n-k-1)=2.131，可见X1的系数小于2.131，所以不拒绝GDP前参数为零的假设，因此可以认为解释变量中的某一项存在异方差。
同时X2的系数符号与经济解释相反，可能存在多重共线性。
四、模型检验与经济分析4.1多重共线性检验查看一下相关系数的矩阵由表中数据可以看出X2与X5间存在高度相关性。
4.1.1找出最简单的回归模式分别作Y与X1、X2、X4、X5间的回归：⑴Y=88.84624-6.52E-06X1（6.65472）（-0.78869）可决系数=0.033403 D.W=0.119958 ⑵Y=-71.35208+0.094813X2(-7.35370) (17.0078)可决系数=0.94142 D.W=0.818556⑶Y=-234.1347+85.82949X4(-5.16824) (7.12172)可决系数=0.738063 D.W=0.362243⑷Y=15.95177+3.060472X5(4.04267) (22.6885)可决系数=0.968031 D.W=0.357973可见，前一年的录取数量的影响最大，与经验相符，所以选择（4）为初始的回归模型。
4.1.2逐步回归将其他解释变量分别导入上述初试回归模型，寻求最佳回归方程：讨论：第一步，在初始模型中引入X1，模型拟合优度没有提高，；第二步，在初始模型中引入X2，模型拟合优度也没有提高；第三步，在初始模型中引入X4，模型拟合优度提高，同时X4的参数能通过t检验；第一步和第二步看出X1与X2是多余的，因此最后函数为：Y=-47.04426+19.65155X4+2.597333X5(-32.629701) (3.573119) (15.64733)调整后的可决系数=0.979997 D.W.=0.7801684.2异方差检验4.2.1怀特检验怀特统计量=20*0.688714=13.77428，该值大于5%显著水平下、自由度为5的临界值11.07，所以拒绝同方差的原假设。
去掉交叉项的辅助回归结果为：怀特统计量=20*0.250045=5.0009，该值小于5%显著水平下、自由度为5的临界值11.07，所以不拒绝同方差的原假设。
由于两者的结果相矛盾，所以在进行一次G-Q检验。
4.2.2G-Q检验将原始数据按X5排成升序，去掉其中6个数据，得到两个样本容量为7的子样本。
对两个子样本分别作普通最小二乘回归，求个自的残差平方和。
做X5与残差平方和的散点图：异方差检验图子样本1：Y=-98.54517+31.81561X4+5.407915X5(-3.489111) (3.196743) (7.713660)可决系数=0.982094 RSS1=6.351806子样本2：Y=-142.6941+28.37836X4+3.830886X5(-0.587757) (0.543782) (5.416209)可决系数=0.959377 RSS2=100.4478计算F统计量：F= RSS2/ RSS1=15.8140535。
在α=5%的显著性水平下，自由度为（4,4）的F分布的临界值为5.05，因此在5%的显著水平下，拒绝原假设，即存在异方差。