经济预测与决策计算题复习题
经济预测与决策_习题
研究货运总量y （万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）、居民非商品支出x3（亿元）的关系。
数据见表3.9（略）。
（1）计算出y ，x1，x2，x3的相关系数矩阵。
SPSS 输出如下：则相关系数矩阵为： 1.0000.5560.7310.7240.556 1.0000.1130.3980.7310.113 1.0000.5470.7240.3980.547 1.000r ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦（2）求出y 与x1，x2，x3的三元回归方程。
对数据利用SPSS 做线性回归，得到回归方程为123ˆ348.38 3.7547.10112.447yx x x =-+++ （3）对所求的方程作拟合优度检验。
由上表可知，调整后的决定系数为0.708，说明回归方程对样本观测值的拟合程度较好。
（4）对回归方程作显著性检验；原假设：:3210===βββHF 统计量服从自由度为（3，6）的F 分布，给定显著性水平α=0.05，查表得76.4)6.3(05.0=F ,由方查分析表得，F 值=8.283>4.76，p 值=0.015，拒绝原假设H ，由方差分析表可以得到8.283,0.0150.05F P ==<，说明在置信水平为95%下，回归方程显著。
（5）对每一个回归系数作显著性检验；做t 检验：设原假设为:0=i H β，it 统计量服从自由度为n-p-1＝６的t 分布，给定显著性水平0.05，查得单侧检验临界值为1.943，X1的t 值=1.942<1.943，处在否定域边缘。
X2的t 值＝2.465>1.943。
拒绝原假设。
由上表可得，在显著性水平0.05α=时，只有2x的P 值<0.05,通过检验，即只有2x 的回归系数较为显著 ；其余自变量的P 值均大于0.05，即x1，x2的系数均不显著。
（6）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除，重新建立回归方程，并作回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验。
《经济预测与决策》课后习题
第一章经济预测的基本原理1.什么叫经济预测?经济预测是一门研究经济发展过程及其变动趋势的学科。
2.经济预测与决策有什么关系?经济计划是为实现经济决策目标而编制的一种经济活动方案，而经济决策的目标又是依据经济预测的结果而确定的。
3.什么叫宏观经济预测?宏观经济预测是指对整个国民经济或一个地区、一个部门的经济发展前景的预测，它以整个社会（或地区、部门）的经济发展的总图景作为考察对象。
4.什么叫微观经济预测?微观经济预测是指对一个企业的经济发展前景或家庭、个人的经济活动的预测，它以单个经济单位的经济活动前景作为考察的对象。
5.什么叫定性经济预测?定性经济预测是对某一经济现象的未来状态所作的一种描述，也就是对未来的经济状态提供可能变动的方向而非数量的大小所作出的预测。
6.什么叫定量经济预测?定量经济预测是运用经济统计的数据资料，根据预测目标中的经济变量之间的关系，建立起预测模型以推导出预测值。
7.预测的基本要素有哪些?信息要素，方法要素，分析要素，判断要素。
第四章判断预测技术1.直接头脑风暴法与质疑头脑风暴法的主要区别是什么?在专家选择上有何异同?直接头脑风暴法是组织专家对所要解决的问题，开会讨论，各持己见地、自由地发表意见，集思广益，提出所要解决问题的具体方案。
质疑头脑风暴法是对已制定的某种计划方案或工作文件，召开专家会议，由专家提出质疑，去掉不合理的或不科学的部分，补充不具体或不全面的部分，使报告或计划趋于完善。
P1-P3=0.11>0故该公司各厂明年投资的总趋势增加。
5.甲的平均销售量=（800+4*700+600）/6=700甲预测的销售量的方差为δ甲2=[（800-600）/6 ]2=1111.11δ甲=33.33乙的平均销售量=（750+4*640+550）/6=643乙预测的销售量的方差为δ乙2=[(750-550)/6]2=1111.11δ乙=33.33丙的平均销售量=（850+4*700+600）/6=708丙预测的销售量的方差为δ=41.67丙推销员的销路预测是(700+643+708)/3=684其预测值的方差为δ2=（δ甲2+δ乙2+δ丙2）/9=439.85δ=20.97故，预测值在439.85-2*20.97至439.85+2*20.97之间的可能性为95.4% 6.柜台A,2Φ[(450-400)/δA]-1=90%)=0.95所以，Φ(50/δA50/δA =1.65=50/1.65=30.30所以，δA由此得，专柜A的预测值的均值为400，标准差为30.30同理，专柜B的预测值的均值为450，标准差为25.51专柜C的预测值的均值为350，标准差为34.72（400+450+250）/3=400δ=17.56故其均值是400，标准差是17.56 总销售量预测值在[400-17.56,400+17.56]之间的可能性为68.3%，在[400-2*17.56,400+2*17.56]之间的可能性为98.4%第五章一元回归预测技术x1=22.7/8=2.84 y1=6030/8=753.75b=(17569-(22.7/8)*6030)/(67.15-(22.7/8)*22.7=167.5490644a=6030/8-167.55*22.7/8=278.3295299y=278.33+167.55xr=(17569-8*2.84*753.75)/√(67.15-8*2.84^2)√(4627700-8*753.75^2)=0.95 若增加广告费支出，有望增加销售额。
经济预测与决策试题及答案
经济预测与决策一、单项选择题1. 经济预测是编制计划的A. 依据B.结果C.目的D.方法2. 各种可能结果发生概率P(Ei)的总和∑P(Ei)=A.1B.0C. ≤1D. 0≤3. 专家评估法包括（）等方法。
A.市场调查法B.主观概率加权法C.专家会议法D.三点法4. 完全拟合时，可决系数r2的值是：A. -1B. 0C. 1D. 0r215. 样本回归直线对数据拟合程度的综合度量指标有：。
A.拟合优度B.可决系数C.季节指数D.平滑系数6. 当时间序列出现线性变动趋势时，可以采用（）进行预测。
A. 一次移动平均法B. 二次移动平均法C. 一次指数平滑法D. 三次指数平滑法7. 二次指数平滑法中，计算斜率系数的估计式是（）。
8. 最小平方法中，对于自变量t，有（）。
9. 当时间序列的二阶差分2Yt近似为常数时，可建立（）模型进行预测。
A．.线性回归B．直线趋势C．二次曲线D．指数曲线10. （）是用百分数或系数形式表示的季节变动指标。
A.同期平均数B.连锁系数C.季节变差D. 季节指数11. 若时间序列呈水平型季节变动，则意味着时间序列中不存在明显的（）A. 长期趋势变动B. 季节变动C.循环变动D.不规则变动12. 若概率矩阵P的有限次方幂Pm的所有元素Pij为（），则P为正规概率矩阵。
A. -∞＜Pij＜∞B. -∞＜Pij≤0C. 0≤Pij＜∞D. 0＜Pij＜∞13. 转移概率，这种转移概率可以依据其前一种状态推算出来，而与该系统的原始状态和此次转移以前的有限次或无限次转移（）。
A. 无关B. 有关C. 正相关D. 负相关14. 经济决策是指经济管理部门和企业为了达到某种经济目标，在经济调查、经济预测和对经济发展、管理活动等规律性认识的基础上，运用科学的方法，根据对经济效果或效益的评价，从几种可供选择的行动方案中，选出一个（）的方案，作为经济行动的指导。
A.可行B. 令人满意C.经济D.最优15. （）原则是指，从几种可供选择的方案中，择优选取可行的令人满意的方案。
《经济预测与决策》期末复习题
一、填空题（每题2分，共20分）1.经济预测的原理包括、、、。
2.3.经济决策的一般原则包括、、、、。
4.定性经济预测方法主要包括、、。
5.6.根据经济指标之间的时差关系，可将各种经济时间序列分为三种类型：、、。
7.参与决策的群体包括、、。
8.不确定型决策方法包括、、、、。
9.多目标决策的两个主要特点是：、。
10.对策论的三个基本要素：、、。
二、名词解释（每题4分，共20分）1.2.移动平均法3.非线性趋势外推预测4.经济检验5.三、简答题（每题8分，共40分）1.根据预测目标和特征的不同，可以把经济预测划分为几个类别？2.为了进行回归分析，通常假设随机误差项u满足哪些基本假定？3.不确定型决策包括哪些准则？4.5.如何理解经济预测与经济决策的关系？四、计算题（共20分）1.某电视机生产企业，固定成本为20万元，每台电视机可变成本为2500元，每台价格为6000元，试求盈亏平衡点的产量和盈亏平衡点的销售额。
若此时该电视机厂销售量为700台，企业盈亏状况如何？（本题6分）2.某汽车制造企业生产一款新式轿车，需要某种新部件。
若从外厂购置，每件购置费20元，若自己制造则需引入新设备，该设备为100万元，每件可变成本为15元。
试问，若生产每辆汽车需使用该种部件10件，市场预售汽车1.5万辆，该如何决策？（本题6分）3.为了生存某种产品，有三种建厂方案，甲种方案：实现自动化生产，固定成本为1000万元，产品每件可变成本为8元；乙种方案：采用国产设备实现半自动化生产，每件可变成本为10元，固定成本为800万元；丙种方案：手工生产，每件可变成本为15元，固定成本为500万元。
试确定不同生产规模的最优方案。
（本题8分）。
《统计预测与决策》复习试卷(共4套、含答案)
试卷一一、单项选择题（共10小题，每题1分，共10分）1 统计预测方法中，以逻辑判断为主的方法属于（C）。
A 回归预测法B 定量预测法C 定性预测法D 时间序列预测法2 下列哪一项不是统计决策的公理（D）。
A 方案优劣可以比较B 效用等同性C 效用替换性D 效用递减性3 根据经验D-W统计量在（B）之间表示回归模型没有显著自相关问题。
A 1.0-1.5B 1.5-2.5C 1.5-2.0D 2.5-3.54 当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时,可配合(B )进行预测。
A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型5 （C）是指国民经济活动的绝对水平出现上升和下降的交替。
A 经济周期B 景气循环C 古典经济周期D 现代经济周期6 灰色预测是对含有（C ）的系统进行预测的方法。
A 完全充分信息B 完全未知信息C 不确定因素D 不可知因素7 状态空间模型的假设条件是动态系统符合（C ）。
A 平稳特性B 随机特性C 马尔可夫特性D 离散性8 不确定性决策中“乐观决策准则”以（B）作为选择最优方案的标准。
A 最大损失B 最大收益C 后悔值D α系数9 贝叶斯定理实质上是对（C ）的陈述。
A 联合概率B 边际概率C 条件概率D 后验概率10 景气预警系统中绿色信号代表（B）。
A 经济过热B 经济稳定C 经济萧条D 经济波动过大二、多项选择题（共5小题，每题3分，共15分）1 构成统计预测的基本要素有（ACD）。
A 经济理论B预测主体C数学模型D实际资料2 统计预测中应遵循的原则是（BD）。
A 经济原则B连贯原则C可行原则 D 类推原则3 按预测方法的性质，大致可分为（ACD ）预测方法。
A 定性预测B 情景预测C时间序列预测D回归预测4 一次指数平滑的初始值可以采用以下（BD ）方法确定。
A 最近一期值B第一期实际值C最近几期的均值D最初几期的均值5 常用的景气指标的分类方法有（ABCD ）。
A 马场法B时差相关法 C KL信息量法D峰谷对应法三、名词解释（共4小题，每题5分，共20分）1 同步指标2 预测精度3 劣势方案4 层次分析法（AHP法）四、简答题（共3小题，每题5分，共15分）1在实际预测中，为什么常常需要将定性预测与定量预测两种方法结合起来使用？2 请说明在回归预测法中包含哪些基本步骤？3 什么是风险决策的敏感性分析？五、计算题（共4题，共40分）1 下表是序列{Y t}的样本自相关函数和偏自相关函数估计值，请说明对该序列应当建立什么样的预测模型？(本题10分)K 1 2 3 4 5r k Φkk 0.64 0.07 -0.2 -0.14 0.09 0.64 0.47 0.35 0.24 0.15K 6 7 8 9 10r k Φkk 0.03 -0.05 -0.09 0.04 -0.07 0.04 -0.01 -0.05 0.03 -0.03试用龚珀兹曲线模型预测第11期的销售额。
《经济预测与决策》习题答案 第十六章
16.1 单项选择题（在每小题的4个备选答案中选出1个正确答案，并将其字母填在题干后面的括号内。
）
16.2 多项选择题（在下列5个备选答案中，至少有2个是正确的，请将其全部选出，并把字母填在题干后面的括号内。
）
16.3 基本概念与简答题
16.3.1 简述不确定型决策的条件。
16.3.2 简述不确定型决策的常用准则（原理）。
16.3.3 何谓“最小的最大后悔值”决策准则？它与“好中求好”决策准则有何不同？
16.3.4 简述α系数决策方法（赫威兹决策准则）及其特点。
16.3.5 简要比较五种不确定型决策准则的特点。
16.4 计算与分析题
16.4.1 已知某产品有三种生产方案可供选择，未来可能面临三种销售状态，其条件损益值见表16.4.1所示。
表16.4.1 损益值表单位：万元
（1）运用“好中求好”决策准则作出决策；
（2）运用“坏中求好”决策准则作出决策；
（3）运用α系数决策方法作出决策（α=0.4）；
（4）运用“最小的最大后悔值”决策准则作出决策。
2024年考研经济学经济预测与决策方法历年真题
2024年考研经济学经济预测与决策方法历年真题2024年的考研经济学经济预测与决策方法科目的历年真题主要围绕经济预测方法和决策方法展开。
本文将通过对几个典型真题的解答，对这两个方面的内容进行探讨。
一、经济预测方法1. 真题一：某国家的央行面临经济数据不确定的情境，请说明在这种情况下央行应该采用哪些经济预测方法，并指出每种方法的优缺点。
解答：在这种情况下，央行可以采用以下经济预测方法：（1）时间序列分析方法：通过分析历史数据来预测未来经济走势。
优点是可以反映经济周期性特征，但缺点是无法考虑到其他因素的影响。
（2）基于大数据的预测方法：通过收集大量的数据并利用数据挖掘技术来预测经济走势。
优点是可以全面、快速地获取数据，但缺点是数据质量和隐私问题。
（3）异方差控制模型：通过考虑数据波动性的异方差特征来提高预测准确性。
优点是可以更好地应对数据波动性，但缺点是模型复杂度高。
（4）专家判断法：依赖专家经验和专业知识进行预测。
优点是可以考虑到其他因素的影响，但缺点是容易受主观因素影响。
二、决策方法2. 真题二：某公司面临产品定价决策，要求能够最大化利润。
请说明在这种情况下公司可以采用哪些决策方法，并分析每种方法的适用性。
解答：在产品定价决策中，公司可以采用以下决策方法：（1）成本加成定价法：基于产品成本，加上一定的利润加成来确定产品的销售价格。
适用于市场竞争不激烈的情况，但未考虑市场需求弹性。
（2）市场定价法：根据市场供求关系和竞争对手价格来确定产品的销售价格。
适用于市场竞争激烈的情况，但可能无法最大化利润。
（3）边际成本定价法：基于边际成本与边际收益的关系来确定产品的销售价格。
适用于弹性需求情况，但需要准确测算边际成本和边际收益。
（4）定量模型决策法：利用数学模型来分析市场需求和成本情况，从而确定最优的销售价格。
适用于数据完备的情况，但模型的准确性要求高。
通过以上真题的解答，我们可以看到，在2024年的考研经济学经济预测与决策方法科目中，经济预测方法主要包括时间序列分析、基于大数据的预测、异方差控制模型和专家判断法；决策方法主要包括成本加成定价法、市场定价法、边际成本定价法和定量模型决策法。
经济预测与决策练习题
经济预测与决策练习题随着社会的不断进步，经济预测与决策变得越来越重要。
无论是个人还是组织，都需要通过合理的经济预测来做出明智的决策。
然而，对于大部分人来说，经济预测和决策并不是一件容易的事情。
因此，我准备了以下几个经济预测与决策的练习题，希望能帮助大家更好地理解和应用这一重要概念。
1. 假设你是一家制造业公司的财务主管，在当前市场环境下，你需要预测明年的销售收入。
你可以利用过去的销售数据和市场趋势来进行预测。
请问，你会选择使用哪种经济预测方法？请列举并解释其优缺点。
2. 假设你是一家零售企业的业务经理，你需要预测下个季度的销售额。
你已经收集了过去几个季度的销售数据和相关的市场因素，并运用回归分析得到了一个预测模型。
然而，在应用模型之前，你还需要对数据进行一些预处理。
请列举并解释三种常见的数据预处理方法。
3. 假设你是一家初创公司的创始人，你需要为公司筹集资金，因此你需要制定一个详细的财务计划。
请列举并解释一个完整的财务计划应包含的内容。
此外，你认为在制定财务计划时应考虑哪些重要因素？4. 假设你是一个普通投资者，你希望通过投资股票来获得回报。
在选择要投资的股票时，你可以运用一些技术指标来辅助决策。
请列举并解释三种常见的技术指标，并解释它们如何帮助你做出投资决策。
5. 假设你是一家跨国公司的市场部经理，你需要为公司开展市场调研，以了解目标市场的情况，并做出相应的决策。
请列举并解释三种常见的市场调研方法，并解释它们各自的优势和劣势。
经济预测与决策是一门综合性的学科，涉及到多个领域和技术。
通过以上练习题，我们可以更好地了解经济预测与决策的方法和工具，以及它们在实际情境中的应用。
无论是在个人生活还是工作中，我们都需要运用这些知识，做出明智的经济决策。
然而，值得注意的是，经济预测与决策并非一成不变的。
我们所做的预测和决策可能会受到外部环境的变化影响，因此需要不断进行修正和调整。
此外，经济预测与决策也需要结合实践和经验，才能更加准确和有效。
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P59 6、SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.9976 R Square 0.9953 Adjusted R Square 0.9945 标准误差 0.4965 观测值 8.0000方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分析 1.0000 311.3960 311.3960 1263.2338 0.0000残差 6.00001.47900.2465总计 7.0000 312.8750Coefficients标准误差 t Stat P-value Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept 2.0898 0.4066 5.1398 0.0021 1.0949 3.0847 1.0949 3.0847 X Variable 1 1.93110.054335.5420 0.00001.79822.0641 1.7982 2.0641RESIDUAL OUTPUT观测值 预测 Y 残差(e-(e-1))^2e^2 1.0000 5.9521 0.0479 0.0023 2.0000 7.8832 0.1168 0.0047 0.0136 3.0000 11.7455 -0.7455 0.7435 0.5558 4.0000 13.6766 0.3234 1.1425 0.1046 5.0000 15.6078 0.3922 0.0047 0.1538 6.0000 19.4701 -0.4701 0.7435 0.2210 7.0000 21.4012 0.5988 1.1425 0.3586 8.0000 25.2635-0.26350.7435 0.06944.52501.4790DW=4790.15250.4=3.0594Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/24/13 Time: 10:52Sample: 1 8Included observations: 8Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 2.089820 0.406598 5.139769 0.0021X 1.931138 0.054334 35.54200 0.0000R-squared 0.995273 Mean dependent var 15.12500Adjusted R-squared 0.994485 S.D. dependent var 6.685539S.E. of regression 0.496495 Akaike info criterion 1.649830Sum squared resid 1.479042 Schwarz criterion 1.669690Log likelihood -4.599320 Hannan-Quinn criter. 1.515880F-statistic 1263.234 Durbin-Watson stat 3.059395Prob(F-statistic) 0.000000从上述数据可知该模型的回归方程是：Y=2.0898+1.9311x拟合优度：R^2=0.9953表明Y的变异被X的变异解释了99.53%，说明X与Y的拟合优度非常好。
F检验：Hβ1=0；H1：β1≠0假设:F=1263.2338F=1263.2338>F05.0(1,6)=5.99所以否定原假设，说明回归方程非常显著。
T检验：Hβ1=0；H1：β1≠0假设:T=35.5420T=35.5420 >T025.0(6)=2.447所以参数估计值都能通过t检验，在统计上是显著的，可以认为广告费用支出对销售额有显著性影响。
DW检验：DW=3.0594 (n=8,k=1)由DW统计表可以看到，当n=15，自变量个数k=1,d l=1.08,d u=1.36,能够确定4-d l DW 4所以可以判断模型随机项 存在序列负自相关。
点预测:当X=16万元时，Y=32.9874万元根据线性预测模型，我们可以预测，当广告费用为16万元时，且当显著性水平为5%时，该该公司下一季度的销售额是32.9874万元。
区间预测：S=0.4965S0=0.4965*1.466=0.727932.9874-1.96*0.7279=31.558632.9874+1.96*0.7279=34.4140即置信度为95%的预测区间为（31.56,34.42）7、SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.937723765R Square 0.87932586AdjustedR Square0.84484753标准误差 1.966842176观测值10方差分析df SS MS F SignificanceF回归分析 2 197.320723 98.66036149 25.503729 0.00061045 残差7 27.079277 3.868468146总计9 224.4Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95%下限95.0%上限95.0%Intercept 4.58750895 2.51997952 1.820454856 0.11149422 -1.3712957 10.546314 -1.3713 10.5463X Variable 1 -0.1799571 0.07329463-2.455256 0.04376868-0.3532713 -0.006643-0.3533-0.0066X Variable 2 1.86846815 0.269609986.9302633 0.000225131.230941852.50599441.230942.50599Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/07/13 Time: 11:06 Sample: 1 10Included observations: 10Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4.587509 2.519980 1.820455 0.1115 X1 -0.179957 0.073295 -2.455256 0.0438 X21.8684680.269610 6.9302630.0002R-squared 0.879326 Mean dependent var 16.60000 Adjusted R-squared 0.844848 S.D. dependent var 4.993329 S.E. of regression 1.966842 Akaike info criterion 4.434061 Sum squared resid 27.07928 Schwarz criterion 4.524836 Log likelihood -19.17030 Hannan-Quinn criter. 4.334480 F-statistic 25.50373 Durbin-Watson stat 1.006336Prob(F-statistic)0.000610从上述数据可知该模型的回归方程是: Y=4.5875-0.1800X1+1.8685X2拟合优度：2^R =0.8448表明Y 的变异被X1、x2的变异解释程度达到84.48%，说明x1、x2与Y 的拟合优度较好。
F 检验： 假设H 0:β1=β2=0 ;H 1: β1、β2不全为零F=25.5037 由05.0=α 74.4)7,2(05.0=F5037.25=F ()74.4310,1305.0=--F所以否定原假设，说明回归方程非常显著。
T 检验：假设:)2,1(0:10≠==ββiiH i H9303.64553.221=-=t t 由05.0=α 查表得 365.2)310(025.0=-t )7(05.0t t i所以参数估计值都能通过t 检验，在统计上是显著的，可以认为产品价格和居民人均收入对该产品销售量有显著影响。
序列相关检验： DW= 1.0063 ( n=10 ,k=2)由DW 统计表可以看到，当n=15，自变量个数k=2，54.195.0==U L d d ，能够确定d du lDW即不能够确定u i之间是否存在序列相关。
点预测：当 x1=45,x2=20时，8575.33ˆ=y（万件） 根据线性预测模型，我们可以预测，当该产品的价格为45元，居民人均收入为20千元时，当显著性水平为5%时，该产品的销售量为34万件。
区间预测：S^2=3.8680δ2=6.2271t025.0=2.365∆=5.0)^1(**2025.0δ+S t =12.5047Λy 0=33.8575所以预测区间为（21.3528，46.3622）8、单位成本与产量的双曲线模型：x y1110ββ+=令y Y 1=，xX 1= ，则X Y ββ10+=进行一元线性回归，得出结果SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R 0.920615982 R Square 0.847533786 Adjusted R Square 0.836643342 标准误差 1.522E-05观测值 16方差分析dfSSMSFSignificanceF回归分析 1 1.80277E-08 1.8028E-08 77.823622 4.3102E-07残差 14 3.24307E-09 2.3165E-10总计 15 2.12707E-08Coefficients 标准误差t StatP-valueLower 95% Upper 95% 下限 95.0%上限 95.0%Intercept 0.000957152 8.89604E-05 10.7593088 3.746E-08 0.00076635 0.00114795 0.00076635 0.001148X Variable 1-0.244396630.02770381 -8.82176984.31E-07-0.3038154 -0.1849779 -0.3038154 -0.184978可知Y=0.0009572-0.2444X 由上可初步估计方程为xy 12444.00009572.01-= 拟合优度：R2=0.8475 表明Y 的变异被X 的变异解释了84.75%，说明X 与Y 的拟合优度较好。